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

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我々は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研究を進め，以下に示す実績を得た．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として，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として，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，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の開発と共に，実空間スポットの特徴を抽象化した特徴ベクトル抽出に基づく潜在的興味抽出方式の開発に取り組んだ．PLRに対する潜在的興味分析および情報推薦方式の開発として，ユーザはWeb空間および実空間の双方において活動しているが，各々別人格で活動している訳ではなく，共通の興味・関心に基づいて行動しているものと考えられる．したがって，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の設計と共に，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の開発に取り組んだ．