情報処理学会 インタラクション2025

膨大な書籍情報の中から，ユーザが適切な本を見つけることは困難である. 選書において，既存の書籍推薦システムでは，ユーザの趣味嗜好に基づきパーソナライズされたレコメンド機能を導入している．しかし，ユーザの好みに基づく情報を効率的に収集できる一方で，提示される情報に偏りができ，ユーザが新しい分野に出会う機会を阻害する．そこで本研究では，セレンディピティが期待できる時事ニュースと関連する書籍を選出し，実際の書籍を POPとともに提示する書籍推薦システム「Liverary」を提案する．本システムは，時事ニュースに関連している書籍の提示によって，多様なジャンルの書籍に出会うきっかけを創出する．書籍との偶発的な出会いが，読書体験の向上につながることが期待できる．また，システムの自動化によって，最新の時事ニュースを迅速に反映でき，教育現場や社会的場面において利用できる可能性もある．