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英Sky、利用者の気分に合ったコンテンツのレコメンドを模索

2018/03/22

Scott Carey Computerworld UK

 出発点は、利用者の気分を特定のジャンルと単純に結びつけることだった。「笑える作品を見たいと利用者が思っているとしたら、我々のデータベースの中の1つのジャンルと結びつく。すなわち、コメディーだ」

 だが、それだけで済むものではない。「コメディー映画だけでなく、アクション映画にも笑える作品はある。したがって、(単純な結び付けでは)コンテンツの幅を狭めることになり得る。スリルのある作品が見たいとしたら、数多くのジャンルが該当する。そこで、笑いの度合い、スリルの度合いがどの程度なのかという尺度でコンテンツを評価し、ジャンルの壁を越えられるようにする必要があった。どうすればよいだろうか」

 これは分類に関する問題だ。Li氏はその解決策として、Skyの編集チームの力を借りて、コンテンツにタグ付けを行った。

 トレーニングのモデルは、Skyのライブラリーにある映画の一群で構成されていた。編集チームはこれらに対し、コンテンツの特性を表す一連のキーワード(タグ)を割り当てたうえで、例えばアクションコメディー、スパイコメディー、ファミリーアニメといったように、作品の気分や雰囲気を表すラベルを付けた。

 そのうえで、データサイエンティストのチームがモデルを構築した。どのようなモデルなのかについてLi氏は詳しい説明を避けたが、機械学習で気分とキーワードとの意味的関係を学習するものだという。こうして、気分の意味表現について、重み付けのある結果を得た。例えば、スパイコメディー映画「Johnny English」は、「笑い」のスコアが5.2、「冒険」のスコアが3.8、「スリル」のスコアが1.4といった具合だ。

 「クエリとコンテンツとの類似性を導き出し、評価を行って、最も合致する結果を利用者に提示する」とLi氏は言う。

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