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カンファレンス (国内) Learning to Rank を用いたキーワードや具体例を入力とする映画の検索
栗原 光祐 (青学大), 莊司 慶行 (青学大), 藤田 澄男, Martin J. D ̈urst (青学大)
第13回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2021)
2021.3.1
本研究では，キーワードクエリとランキング例から，映画レビューデータを用いてそのキーワードとラン キングの観点に適した映画ランキングを生成する手法を提案する．現在，Web 上には多数の映画レビューサイトや動 画配信サービスが存在する．しかし，検索者が「旅行に行きたくなる映画」や「デートにぴったりな映画」など自由 なクエリと各映画の評判に基づいて映画を検索または推薦する方法は確立されていない．そこで，ユーザが作成した 大量の小規模な映画ランキングデータを用いてランキング学習を行い，それによって検索結果の候補となる映画リス トを再ランキングさせることによって，自由なクエリから映画ランキングを生成可能にする．また，大量の小規模な 映画ランキングデータを用いるかわりに，クエリに適したランキングの一例を検索クエリとして入力させることによ り，その検索者の情報要求により適したランキングを生成可能にする．評価実験として，提案手法及び既存手法を用 いて実際に映画ランキングを生成し，被験者アンケートによってそのランキングの有用性を評価した．また，実際に 映画ランキングを入力とする映画検索システムを構築し，被験者に使用させることによってランキングを入力とする 検索の是非について検証した．
Paper : Learning to Rank を用いたキーワードや具体例を入力とする映画の検索 （外部サイト）