[3Xin4-58] マルチモーダル機械学習によるニュース記事の閲覧時間予測
キーワード：マルチモーダル、機械学習、深層学習、閲覧時間
ウェブページの閲覧数は記事や広告といったコンテンツの定量評価に広く利用されているが，より詳細にユーザの嗜好を把握する指標として閲覧時間がある．閲覧時間からはユーザが熟読度合いを確認できるため，コンテンツの推薦や分析などへの応用が期待できる．本稿では，ニュースメディアにおける閲覧時間の重要性を強調し，予測のための実装方法を検討する．最も単純な実装として「閲覧時間は本文の長さと相関する」という仮説に基づく方法がある．しかし日本語の経済ニュースを題材に実際のユーザを分析した結果，閲覧時間は本文の長さと強い相関がなかった．さらに記事の見出し・本文やサムネイル画像，ユーザの過去の閲覧時間など複数のモダリティの情報を用いることで，より正確な機械学習モデルが構築できると分かった．欠損モダリティによる性能劣化も議論し，実運用に向けた課題を確認した．
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