ユーザコンテキストに合わせた携帯端末アプリケーション推薦手法の提案(社会システムと情報技術)
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概要
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近年,スマートフォンやカーナビといった高機能な携帯端末が普及しており,あらゆる状況下において様々なアプリケーションを状況に合わせて利用できる携帯端末は必要不可欠なものになっている.しかしながら,今や膨大な数のアプリケーションが存在するのに呼応して,個々の端末にインストールされるアプリケーション数も急増しており,ユーザは所望のアプリケーションをその中から選択しなければならない.そのため,携帯端末を快適に利用するためには,アプリケーション推薦機能は必要な機能である.加えて,携帯端末は状況に合わせて利用する傾向にあるため,状況に合わせたアプリケーションの推薦をしなければならない.本論文では,携帯端末のアプリケーションがべき則に従い利用されていることから,文書からの重要語抽出に利用されるTF-IDF(term frequency - inverse document frequency)の概念を用いて,コンテキストに依存したアプリケーションを抽出するアルゴリズムを提案する.そして,この手法を利用して的確なアプリケーションを推薦する手法を提案し,関連手法との比較評価により基本的な有効性を確認した.
- 2012-03-06
著者
-
栗原 聡
大阪大学産業科学研究所
-
松本 光弘
大阪大学大学院医学系研究科保健学専攻
-
沼尾 正行
大阪大学産業科学研究所
-
清原 良三
三菱電機(株)情報技術総合研究所
-
松本 光弘
東京電機大学
-
沼尾 正行
東工大
-
松本 光弘
大阪大学大学院情報科学研究科
-
清原 良三
RWCP超並列三菱研究室
-
松本 光弘
ペンタックス株式会社r&dセンター
-
松本 光弘
大阪大学大学院
-
沼尾 正行
大阪大 産科研
-
清原 良三
三菱電機株式会社 情報技術総合研究所
-
清原 良三
三菱電機株式会社
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