情報推薦システムで人とコンテンツとの出会いを支援することが、本研究室の理念です。
本や音楽、映画、料理レシピ、レストラン、観光スポットなど、世の中には魅力的で多種多様なコンテンツが溢れかえっています。このようなコンテンツの中から、感動するようなコンテンツに巡り会うことを考えるとワクワクしませんか。しかし、コンテンツの数があまりにも膨大過ぎてその多くは見過ごされてしまいがちです。情報推薦システムは、膨大なコンテンツの中から、その時、その場、その人に合ったコンテンツを提供してくれます。
その実現のためには、人を知る、コンテンツを知る、人とコンテンツとの関係を知ることが主要な課題となります。その人はどのような嗜好をもつのか、そのコンテンツはどのような特徴をもつのか、またどのような人がどのようなコンテンツを好むのか、これらを明らかにしていく必要があります。
そこで重要な手掛かりとなるのがデータです。商品の購入履歴や閲覧履歴、投稿レビュー、Twitter やFlickrといったソーシャルメディアなど、日々大量のデータが生み出されています。このような大量のデータを解析することで、先の課題を解決していきます。
大量データの管理にはデータベース技術や地理情報システム、大量データからのパターンの発見には機械学習やデータマイニング技術、コンテンツの解析には自然言語処理技術や音声処理技術、画像処理技術、ユーザへの情報提示にはヒューマンインタフェース技術といった様々な技術を駆使しながら情報推薦システムの実現を目指しています。