Webインテリジェンスとインタラクション研究会 予稿集
Online ISSN : 2758-2922
第16回研究会
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セッション4:機械学習と推薦システム
推薦システムにおける推薦者のアイテム受容に与える影響に関する基礎調査
松嶋 理香子, 土方 嘉徳, Berkovsky Shlomo
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p. 50-55

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抄録

推薦システム(RS)は幅広く活用されているが,多くのユーザは他のユーザのロコミも参考にしており,特に実世界の友人や専門家からのロコミは,より強い影馨力を持つと言われる.本稿では,推薦結果の提示において,推薦者を提示することがユーザのアイテム受容に影響を与えるか否かを調査した.また,推薦者として実世界で親しい「友人」と,専門家の「映画コメンテーター」,より人間らしいRSである「映画ロボット」,既存のRSと同じ「推薦者なし」の間でアイテム受容への影響に差があるかを調べた.被験者実験の結果,推薦者の有無は受容に影響しないが,推薦者の種類によって受容に差があり,特に「友人」はより強い影警を持つとわかった.

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2020 この論文のすべての権利と著作権は著者に帰属します。
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