ユーザの嗜好を反映した類似アバター推薦システムの提案
ユーザの嗜好を反映した類似アバター推薦システムの提案
情報処理学会第84回全国大会発表済
Embedded Files
Proposal of a Similar Avatar Recommendation System Reflecting User Preferences
Presented at the 84th National Convention of the Information Processing Society of Japan (IPSJ)
➢推薦手法の「内容ベースフィルタリング」を基にし、アバターのタグを用いたユーザの嗜好を反映し、セレンディピティ誘発を目標としたたシステムを提案する。
Based on the recommendation method 'Content-Based Filtering,' we propose a system that reflects user preferences using avatar tags, aiming to induce serendipity.
制作時期：2021-9 ~ 2022-1（四ヶ月）
役割分担：本研究は、研究室の先生、先輩に聞きながら、独立で行っています。研究テーマの設定、関連研究の調査、手法の構築、プログラミング、実験の行い、結果の収集は主に自分で行いました。
制作環境：Unity、Python、C#、OpenXR
リポジトリ：https://github.com/kenzyakato/AvatarRecommendationSystem
Production Period: September 2021 - January 2022 (Four Months)
Role Distribution: This research was conducted independently while seeking guidance from my lab professor and senior colleagues. I was primarily responsible for setting the research theme, conducting a survey of related studies, developing the methodology, programming, conducting experiments, and collecting results.
Development Environment: Unity, Python, C#, OpenXR
Repository: https://github.com/kenzyakato/AvatarRecommendationSystem
研究背景/Research Background
近年では、バーチャル・リアリティ（以下VR）の技術の発展によって、
一般家庭でもVRコンテンツを利用可能の現状になりました。
その中には、「VRchat」という使用者と異なる外見になれるVRサービスが流行しています。
自分の姿を自由自在に選べるサービスと共に、3Dアバターの販売、制作の経済圏もどんどん現れています[1]。
コロナの感染拡大の影響で、これからVRユーザーも、３Dアバターも多く増えると予想されます。
現在のアバター全体は1500体を超えていて、プレイヤーにとってアバターの選択は一つ議題になっています。
効率的に自分の好みのアバターを探すためには、アバター推薦方法に対する検討が必要と見られています。
In recent years, advancements in Virtual Reality (hereafter referred to as VR) technology have made VR content accessible to general households.
Among the popular VR services is "VRChat," which allows users to adopt appearances different from their own.
Along with the ability to freely choose one's own appearance, an economic sphere centered around the sale and creation of 3D avatars has been rapidly emerging【1】.
Due to the impact of the COVID-19 pandemic, it is expected that both VR users and 3D avatars will continue to increase.
Currently, there are more than 1,500 avatars available, and selecting the right avatar has become a significant issue for players.
To efficiently find avatars that match one's preferences, it is considered necessary to explore avatar recommendation methods.
研究手法/Research Methodology
研究手法/Research Methodology
実験と結果/Experiments and Results
実験と結果/Experiments and Results
実験概要
アンケート結果
実験結果を見ると、推薦システムはアバターを探しやすかったかの問題に対して70%の被験者は「思う」「少し思う」と回答しました。そしてどちらでもないと回答したのは20％で、あんまり思わなかった、全く思わなかったと回答した被験者はただ10％です。
問題②「ネット検索に比べ好みのアバターを見つけやすいと思うか」に同じく70%の被験者は「思う」、「少し思う」と回答しました。どちらでもないと回答した被験者は15％で、あんまり思わなかった、全く思わなかったと回答した被験者はただ15％です。
結果からみると、アバター探しに慣れているユーザにとって、システムの使いやすさに満足にしていることがわかりました。
Q3「推薦されたアバターの中に知らないアバターはあったか」に 85%の被験者は「思う」「少し思う」と回答したが、
Q4「今まで好みと思っていなかったアバター情報で新たに好みと感じたものはあったか」の質問に対して、
「思う」「少し思う」と回答した人はただ 55%であって、25%の被験者は「どちらでもない」と回答しました。あんまり思わなかった、全く思わなかったと回答した被験者は20％です。
結果からみると、本手法はユーザの嗜好をちゃんと反映し、推薦することができました。
しかし、意外性はあったが、それは自分の好みなのか、また今後検証する必要があります。
Results:
According to the experimental results, 70% of the participants responded "agree" or "somewhat agree" to the question of whether the recommendation system made it easier to find avatars. 20% responded "neutral," while only 10% indicated that they "somewhat disagree" or "disagree" with the statement.
Regarding Question 2, "Do you think it is easier to find preferred avatars compared to searching online?" similarly, 70% of participants answered "agree" or "somewhat agree." 15% of the participants responded "neutral," and only 15% responded "somewhat disagree" or "disagree."
These results suggest that users who are accustomed to searching for avatars are generally satisfied with the system's ease of use.
For Question 3, "Were there any avatars recommended to you that you were previously unaware of?" 85% of participants responded "agree" or "somewhat agree." However, in response to Question 4, "Did you find any avatars among the recommendations that you now like but hadn't considered before?" only 55% responded "agree" or "somewhat agree," while 25% responded "neutral." 20% of participants indicated that they "somewhat disagree" or "disagree."
These results indicate that the proposed method was effective in reflecting and recommending based on user preferences. However, while there was some element of surprise, further verification is needed to determine whether these recommendations truly align with users' preferences in the long term.
まとめ/Conclusion
まとめ/Conclusion
本研究では、現在のアバター販売サイトの探しにくさに集中し、より使いやすく、ユーザの嗜好を反映したアバターを推薦するシステムを提案しました。
アバターのタグを用いたベクトルを通してユーザの嗜好を反映したアバターを推薦することができました。
しかしセレンディピティについて、意外性がありましたが、それはユーザにとって意外な好みなのかまだ検証する必要があります。
ユーザの嗜好とどのくらい離れているのは意外性のあるアバターか、基準はまだ検討しなければなりません。
In this study, we focused on the difficulty of searching on current avatar sales sites and proposed a system that recommends avatars that are easier to find and better reflect user preferences. By utilizing tags associated with avatars, we were able to recommend avatars that align with user preferences through vector-based analysis. However, regarding serendipity, while there were elements of surprise, further verification is needed to determine whether these surprises truly align with the user's unexpected preferences. The criteria for how much an avatar deviates from a user's preferences to be considered a serendipitous recommendation still require further examination.
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