ユーザのこだわりを考慮したスマートフォンアプリケーション推薦システムの提案

摘要

近年, スマートフォンの普及率が世界的に増加しているのに伴ってスマートフォンアプリケーションの需要が高まり, 開発が進められてきている.スマートフォンアプリケーションは, ユーザの日常生活における課題の解決から, 娯楽の提供, ソーシャルネットワーキングサービスによる交友関係の管理, 勉強, と幅広い場面で活躍しており, もはや必要不可欠な存在であり, 今後も発展していくと想定される.アプリケーションの発展と共に, 類似した機能を持つアプリケーションが増えてきており, ユーザは今後, 目的を満たすのは最低限の条件として, アプリケーションのコンテンツや使い易さ, デザイン等が自分に向いているかどうか等の質にこだわったアプリケーションの選定を求めるものと考えられる.しかし, 投稿レビューからユーザのこだわりを抽出, 分類した上で評価及び比較を行う研究は未だ存在していない.本研究では, ユーザがアプリケーションを導入する上での,ユーザのこだわりを考慮した推薦システムを提案する.提案手法では, 類似アプリへの投稿レビューのテキストから, まず自然言語解析ツール KH Coder を利用して，類似アプリとして特徴的な単語を共起ネットワークから出力し, こだわり評価項目として抽出すると共にユーザへ提示する.ユーザが自分のこだわりに関連する単語を含むこだわり評価項目を選択すると, 各アプリのレビューに含まれる, こだわり評価項目に属する単語に対して表現されているネガティブ・ポジティブの判定及び評価の補正を行う事でアプリ毎のこだわり評価項目の評価値を導出し, ユーザへアプリの推薦を行う.家計簿アプリを題材に計5アプリ, 各4000件のレビューを基に, こだわり評価項目に対するネガティブ・ポジティブ判定の精度, および被験者による評価の実験を行った.各ユーザにこだわり評価項目を評価してもらい, 提案手法による評価と照らし合わせる事で各精度を評価した.ネガポジ表現辞書及び, こだわり評価項目毎の補正結果と被験者実験の結果の照らし合わせの結果では精度が良いとはいえず, 本手法の内, 全体では明確な有用性を示す事が出来なかったものの, 特定の条件下では良い推薦結果が得られる事を確認した.