[4O1-GS-4] Webインテリジェンス：情報推薦・情報検索

[4O1-GS-4-02] SNSデータを用いたラジオ番組推薦手法に関する調査

〇丸山 司¹、岡本 一志¹、柴田 淳司² (1. 電気通信大学、2. 東京都立産業技術大学院大学)

キーワード：ラジオ番組推薦、ソーシャルネットワーク 、Random Walk with Restart、協調フィルタリング

近年，ラジオの視聴スタイルは変化しており，ながら聴きではなく，お気に入りの番組をじっくり聞くユーザが増えている． ラジオ番組推薦のニーズは高まっているが，現在ラジオ番組の推薦に関する研究はほとんど行われておらず，適切な推薦手法は明らかになっていない． 本研究では，Twitterからユーザの関心に関するデータとラジオ番組の視聴情報を収集し，協調フィルタリングやRandom Walk with Restartを用いた推薦手法について検討する． 番組指定のハッシュタグを含むツイートをしたアカウントを当該番組を視聴したとみなし，2021年12月にニッポン放送オールナイトニッポン系列の16番組を視聴したTwitterの1000アカウントについて，直近約1年間の視聴番組といいねをしたツイートを実験データとして収集している． ラジオ番組推薦の実験より，過去に番組視聴が全くなかったユーザではRWRが，1番組でも視聴があったユーザでは協調フィルタリングによる推薦の精度が優れていることを確認している．