Transcript 視線と閲覧履歴

研究背景・目的
情報推薦 ユーザプロファイルが必要
ユーザの負担
信頼性
明示的手法
×
○
暗黙的手法
○
△
システムによる興味の推定（暗黙的手法)
ページ内の
 閲覧履歴
局所的な興味の判別
 閲覧時間
×
視線と閲覧履歴
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視線を用いたWebページ推薦システム
入力 閲覧履歴（Webページソース）
視線情報（視線座標，瞳孔径）
注視領域・読み飛ばし領域判定
ユーザプロファイル作成部
ファジィ推論
関心度推定
入力 単語重要度(tf-idf)
（2変数） 注目度
出力
関心度
（1変数）
興味対象推定
注目度推定
入力 ページ注視時間
（3変数） 単語注視時間
出力 瞳孔径
（1変数）
注目度
単語重要度(tf-idf)
特徴語位置
出力
Webページ推薦部
推薦Webページ
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特徴語抽出
形態素解析
・ Mecab：(京都大学，日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所)
例) 明日の天気は晴れです。
明日 / の / 天気 / は / 晴れ / です / 。
重要度判定
・ tf-idf法（ページ中での頻出度：高 ∧ 一般的でない単語 → 値大）
[D. Hiemstra(2000)]
w  tf  log(
N
)
df
tf : webページ中の単語の頻出度
df
N
: Yahoo!の検索ヒット件数
: Yahoo!に登録されているwebサイト数
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視線を考慮したユーザプロファイル作成
ユーザプロファイル
ポジティブプロファイル（注視領域）
ネガティブプロファイル（読み飛ばした領域）
興味あり
興味なし
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Webページ推薦結果の評価
ユーザによる推薦結果の評価

 提案手法による推薦結果
 視線を用いない場合の推薦結果
0.9
0.8
ユーザ満足度
0.7
0.6
0.5
視線あり(提案手法)
視線なし(tf-idf法)
0.4


満足度の平均
視線あり：0.63
視線なし：0.51
0.3
0.2
0.1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
23.5%up
ユーザ
5/6
まとめ



視線を用いてユーザの興味を推定する手法を提案
視線を用いたWebページ推薦システムを構築
視線を考慮したユーザプロファイル



注視領域→ポジティブプロファイル
読み飛ばした領域→ネガティブプロファイル
視線によりユーザに負担を強いず，興味推定が可能


提案手法によりユーザの興味を推定
視線を用いることで適したWebページ推薦ができる
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