美術館やインターネット上に存在する膨大な数の絵画の中から,自分の好みに合う絵画を探し出す事はユーザにとって作業負担が大きい.絵画の推薦システムはこの問題の解決策として有用である.しかしながら,絵画は作品自体の単価や市場規模が異なるため,映画や音楽で用いられるユーザ履歴に基づいた推薦システムの構築は困難である.本研究では絵画自体の画像特徴量のみを用いた推薦システムの構築を目的とした.この目的のため,機械学習手法を利用し画像特徴量を抽出した.特徴量として汎用的な画像分類モデルから得られる特徴量を使用した.その結果,絵画のジャンル分類に特化させてないにも関わらず,特徴量は印象派と現代絵画に分離した分布を示した.また,同じ画家の絵画や同じ対象を描いている絵画が近くに分布する事例も確認できた.さらに,この特徴量とユーザの絵画に対する主観的な好みの関係を被験者実験により検討した.この特徴量を使うことで,ユーザが好む絵画の推薦を行うシステムが開発できると考えられる.
