人の物利用状況に基づくユーザ嗜好情報抽出アルゴリズム(コンテキスト)
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概要
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ユーザの嗜好は,特にマーケティングの分野においてサービス提供者に広く利用されている.例えば顧客の購買履歴を分析することで,顧客毎の嗜好や顧客全体の予算傾向を推定できる.近年,PC上の行動履歴からからユーザの嗜好を抽出し,ユーザに合ったサービスのカスタマイズが普及しつつあり,ユーザの利便性を高めている.一方,実世界の日常動作からユーザの嗜好を抽出し,ユーザの嗜好に合ったサービスを提供することは難しい.本研究の目的は,実世界におけるユーザの日常動作から嗜好情報を抽出し,ユーザに適したサービスを提供することである,本稿ではユーザがどのような物を机の上や部屋の中に置き,または携帯しているのかといった物利用状況を取得し,取得した物利用状況をユーザの興味モデルとする.抽出した興味モデルを利用して協調フィルタリングを行い,ユーザの嗜好に合った情報の推薦を行うアルゴリズムを提案する.物利用状況の取得手法として,布型RFIDリーダであるスマートふろしきを利用した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-11-09
著者
-
高汐 一紀
慶應義塾大学環境情報学部
-
鈴木 慧
慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科
-
徳田 英幸
慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科
-
高汐 一紀
慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科
-
高汐 一紀
慶應義塾大学 環境情報学部
-
高汐 一紀
電気通信大学電気通信学部情報工学科
-
徳田 英幸
慶應義塾大学
-
岩井 将行
慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科
-
大澤 亮
慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科
-
岩井 将行
東京大学
-
Iwai Masayuki
Graduate School Of Media And Governance Keio University
-
Iwai Masayuki
Department Of Informatics And Electronic The University Of Tokyo:institute Of Industrial Science The
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