脳波を用いた興味度推定法に関する研究

摘要

In the Internet, the information filtering technology which recommends interested contents for users, has been utilized in recent years. Usually, interest contents are presumed using action histories of users such as searching words or access histories. In the case of an information site which a user can access easily, there is no necessity that users access spontaneously. Therefore, these presumptions of user interest level are rather difficult. Then, the research which presumes the degree of interest using brain waves was proposed. We have proposed the method which presumes user interested level by taking into consideration of the deviation of the brain waves based on contents. This leads to improvement of presumption accuracy rate. Effectiveness of the proposed system was clarified by the experiment.%近年インターネットにおいて，ユーザが興味のあるコンテンツに関連した情報を推薦する，情報フィルタリング技術が活用されている．コンテンツ興味度の推定には，検索単語やアクセスなどユーザの行動履歴が用いられる．しかし，自発的に情報検索する必要が無く，情報のアクセスが容易に行える情報サイトでは，興味度の推定が困難である．このため，コンテンツ閲覧時の脳波を用いて興味度を推定する研究が行われているが，推定精度はあまり高くない状況にある．本研究では，コンテンツによる脳波の偏りを考慮することで推定正解率の向上を図る方式を提案し，評価実験によりその有効性を明らかにした．