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J-GLOBAL ID：202202231844354648   整理番号：22A0879352

ユーザの動作情報を用いたコンテンツの関心度推定に関する検討-複数ユーザを導入した特徴統合の有効性検証-

A Note on Interest level Estimation Using Users’ behavior Information-Validating the Effectiveness of Feature Integration with Multiple Users-

著者 (4件)： 上川恭平 (北大 大学院情報科学院) ,  前田圭介 (北大) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究院) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究院)
資料名： 映像情報メディア学会技術報告
巻： 46  号： 6(MMS2022 1-37/ME2022 26-62/AIT2022 1-37)  ページ： 103-107  発行年： 2022年02月14日 
JST資料番号： S0209A  ISSN： 1342-6893  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,ユーザの動作情報を用いたコンテンツの関心度推定において,複数ユーザを導入した特徴統合の有効性検証を行う.コンテンツ視聴時のユーザの動作情報は,ユーザのコンテンツに対する関心と関連があり,関心度の推定に有用であることが報告されている.さらに,関心度推定の対象であるターゲットユーザの動作情報は,他のユーザの動作情報とも関連があるため,複数ユーザの動作情報を協調的に利用することで,ターゲットユーザの関心度の推定精度向上が期待される.そこで,本稿では,複数ユーザの動作情報を利用可能であるsemi-supervised ordinally multi-modal Gaussian process latent variable model(semi-OMGP)に着目する.コンテンツおよび複数ユーザの動作情報から算出した特徴量をsemi-OMGPにより統合することで得られる特徴量を用いた関心度の推定精度を検証することにより,複数ユーザの動作情報の利用の有効性を確認する.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *特徴抽出 ,  動作 ,  人間行動 ,  物体認識 ,  画像認識 ,  興味 ,  コンテンツ ,  データ融合 ,  有効性 ,  多モード
準シソーラス用語： マルチモーダル ,  関心度 ,  視聴 ,  人間動作 ,  有効性評価

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： コンテンツ ,  関心度 ,  推定 ,  統合 ,  有効性 ,  検証