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【24h】

ニュースコンテンツ提示ロボットにおけるユーザ興味を考慮したコンテンツ選択手法

机译:考虑机器人用户兴趣的新闻内容呈现内容选择方法

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摘要

本論文はニュースコンテンツ提示ロボットで必要となるコンテンツ選択手法を提案する.ニュースコンテンツ提示ロボットにおけるコンテンツ選択では,以下2つの機能が要求される.(1)時間経過でうつりかわるユーザの興味を追跡する興味追跡と.(2)ユーザの興味を引けない場合に,よりユーザの興味を引くニュースコンテンツを選択する話題転換である.本論文は,興味追跡と話題転換を実現するためにTC-TfIdfベクトルを提案する.TC-TfIdfベクトルは,最近提示したニュースコンテンツに高い重みを与える時間減衰項を導入することで興味追跡を実現する.またユーザの興味を引けなかったニュースコンテンツに負の重みを与える興味認識項を導入することで話題転換を実現する.評価実験により,TC-TfIdfベクトルは興味追跡と話題転換を実現することを示す.
机译:本文提出了新闻内容呈现机器人所需的内容选择方法。新闻内容演示文稿在机器人中的内容选择中,需要两个功能: (1)追踪追逐随着时间的用户的利益的兴趣跟踪。 (2)如果您无法吸引用户的兴趣,则它是一个主题转换,可选择对用户更感兴趣的新闻内容。本文提出了一种TC-TFIDF向量,以实现兴趣跟踪和转型。 TC-TFIDF向量通过引入时间衰减项来提供兴趣跟踪,该时间为最近呈现的新闻内容提供高权重。此外,我们通过引入兴趣识别条款来实现主题转换,这些术语为无法被用户兴趣引起的新闻内容给出负权重。评估实验表明,TC-TFIDF载体提供了兴趣跟踪和转化。

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