ライフログに基づくTV番組レコメンド方式の検討

摘要

Because broadcasting technologies and networks have been continuously upgraded, we are now able to access extremely large numbers of channels and TV programs in daily life. However, it has become difficult for users to find interesting TV programs from among the multitude of programs available. In this paper, we propose a TV-program recommendation system that utilizes the user's life log data such as browsing histories on WWW, locations visited, personal scheduler on PC, and TV-programs watched. We implement prototype to evaluate effectiveness of our approach. A subjective experiment shows that life log data is effective in improving the quality of program recommendations.%放送やネットワークの高度化に伴い，視聴者は自宅に居ながら様々な番組を視聴できるようになった．その一方で，TV番組の選択肢も増えるため，大量の番組の中から視聴者の嗜好にあった番組を見つけ出すための仕組みが求められている．本稿では，それらの問題を解決するために，ユーザの嗜好を内在し，多様な情報が継続的に更新されるという特徴をもつライフログを活用したTV番組レコメンドシステムを提案する．さらに，TV番組の視聴履歴に加え，滞在地履歴やWWW閲覧履歴といったライフログを活用することで，TV番組レコメンドにおいて発見性や満足度を向上させ得ることを検証するため，提案手法に基づくプロトタイプシステムを実装し，評価実験を行う．