核心概念
状況は推薦の背景として重要な役割を果たし、ユーザーと商品の関係性に動的な影響を及ぼす。本研究では、状況を個人化された前提条件として扱い、ユーザーの状況認識と状況の影響をモデル化することで、より包括的な状況理解を実現する。
要約
本研究は、状況を推薦の前提条件として扱う新しい視点を提案する。従来の推薦システムは、状況を単に他の属性と同等に扱っていたが、この視点では状況がユーザーと商品の関係性に動的な影響を及ぼすことを捉えきれていなかった。
本研究では、状況認識型推薦システム強化モジュール(SARE)を提案する。SAREは、状況を前提条件として扱い、ユーザーの状況認識と状況の影響をそれぞれモデル化する2つの重要な要素を含む。
個人化された状況融合(PSF): ユーザーの状況認識の個人差をモデル化する。
ユーザー条件付き嗜好エンコーダ(UCPE): 状況がユーザーの嗜好に及ぼす個人化された影響をモデル化する。
SAREは既存の推薦システムに柔軟に組み込めるプラグイン型モジュールであり、様々な状況属性を扱うことができる。実験の結果、SAREは既存の状況認識型推薦システムや ID ベースの推薦システムの性能を大幅に向上させることが示された。
統計
状況属性には時間帯、曜日、昼夜、休日の有無などが含まれる。
ユーザーの状況認識と状況の影響は個人差が大きい。
引用
「状況は推薦の背景として重要な役割を果たし、ユーザーと商品の関係性に動的な影響を及ぼす」
「ユーザーの状況認識と状況の影響がともに個人化されている」