視聴動作から推定される関心度を用いた映像の推薦の高精度化に関する検討

摘要

This paper presents a video recommendation method using levels of user interest defined from their viewing behavior. In the proposed method, levels of user interest for a watching video are defined considering users who have preference similar to the target user. Furthermore, levels of user interest for videos are estimated based on a model obtained by Support Vector Regression using levels of user interest and video features. Thus, by recommending videos in the order of levels of user interest, accurate video recommendation is realized.%本文では，ユーザの視聴動作から推定された映像に対する関心度を用いて，関心を示す映像を推薦する手法を提案する.提案手法では，推薦対象ユーザと好みが類似するユーザを選択し，これを考慮して視聴映像に対する関心度を推定する.そして，得られた関心度と視聴映像との関係性をサポートベクトル回帰により表現し,算出されたモデルに基づき推薦対象映像群に対する関心度を推定する.以上により，推薦対象映像群に対する関心度の高い順に映像を提示することで，高精度な映像の推薦を実現する.