テレビ視聴行動からの個人的選好獲得

摘要

ユーザの好みにあった情報を提供する個人適応型サービスの重要性が増大している．このサービスを実現するためには，ユーザの興味や嗜好といった個人的選好が必要となる．我々は，ユーザのテレビ視聴時の行動を撮影した映像から，個人的選好に関する情報を自動的に獲得するシステムの構築を目指している．提案システムではまず，撮影映像からユーザの顔の変化のパターンを学習した隠れマルコフモデルを用いて，ユーザが興味を持ってテレビを視聴した区間の抽出，及びその区間においてユーザの行動が示す興味度の推定を行う．更に，興味度と視聴した番組のメタデータを関連付けることにより，ユーザの選好を記述したプロファイルを作成·更新する．バラエティ番組を対象とした実験では，抽出した区間に対して適合率72.8％，再現率59.1％で興味度が推定でき，各被験者の実際の選好に応じたプロファイルが作成できた．