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ナカジマ シンスケ
NAKAJIMA SHINSUKE
中島 伸介 所属 京都産業大学 情報理工学部 情報理工学科 職種 教授 |
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| 研究期間 | 2020/04/01～2024/03/31 |
| 研究課題 | Society 5.0実現に向けたPLRに基づく潜在的興味分析および情報推薦方式 |
| 実施形態 | 科学研究費補助金 |
| 研究委託元等の名称 | 日本学術振興会 |
| 研究種目名 | 基盤研究(B) |
| 研究機関 | 京都産業大学 |
| 研究者・共同研究者 | 中島 伸介,河合 由起子,SIRIARAYA PANOTE,張 建偉 |
| 概要 | 本研究課題では，IoT基盤により取得可能なWeb空間および実空間の双方におけるユーザ行動となるPersonal Life Record(PLR)データに基づく潜在的興味分析および情報推薦方式の開発を目的としている． Web空間におけるユーザ行動履歴を考慮した潜在的興味分析では，従来のWeb広告推薦にて利用されている，過去の閲覧Webページや検索キーワード等から推定される直接的・明示的な興味だけでなく，ユーザの暗黙的・潜在的な興味分析を可能にする手法の開発を目指し，ある特定のWebコンテンツを訪れる可能性の高いユーザモデルの学習方法について検討した． 実空間のコンテキストに基づく明示的および潜在的興味分析では，潜在的興味の対象を実空間に存在するスポットとし，携帯端末から得られる位置情報と位置情報付ツイートとの相関を場所と時刻に基づき分析し，実空間のコンテキストを考慮した明示的・潜在的興味分析手法の開発を目指しつつ，実空間のコンテキスト抽出およびコンテキストに基づく明示的興味抽出方式を検討すると共に，ここから推定される潜在的興味抽出方式について検討した． PLRに対する潜在的興味分析および情報推薦方式の開発では，Web空間および実空間におけるユーザの行動履歴であるPLRに対する潜在的興味分析技術の開発に取り組むと共に，これを利用した Society 5.0 時代の情報推薦方式の開発に取り組んでいる．具体的には，Web空間での行動履歴と実空間での行動履歴であるPLRを統合的に扱い分析することで，対象ユーザが有する真の潜在的興味を推定する方式について検討する．2020年度は，PLRに対する潜在的興味分析および情報推薦方式の開発を目指し，Web空間および実空間におけるユーザの潜在的興味分析を効果的に融合する方式と，これを用いたユーザの潜在的興味に基づく情報推薦方式について検討した． |
| PermalinkURL | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20H04293 |