ウェブとセンサ情報を用いたユーザの多様な嗜好と状況に応じた情報推薦手法の研究
【研究分野】知能情報学
【研究キーワード】
センサ / ウェブ / 情報推薦 / コンテキスト / ユーザモデル / センサ情報 / ウェブマイニング
【研究成果の概要】
平成20年度は、センサおよびウェブから取得したユーザ情報を用いたユーザの嗜好やコンテキストの推定に取り組んだ。これらの成果を、IEEE Pervasive Computing論文誌やユーザモデリングのトップ学会であるUMAPなどで発表した。平成21年度は、ユーザの嗜好、時空間情報、コンテキストを考慮した情報推薦手法に取り組んだ。これらの成果を論文誌および学会で発表した、特に第8回情報科学技術フォーラムにおいては最優秀論文賞を受賞した。なお、提案手法は、経済産業省情報大航海プロジェクトの実証実験として実際にユーザに対するサービスとして提供された。
【研究代表者】
【研究種目】若手研究(スタートアップ)
【研究期間】2008 - 2009
【配分額】3,133千円 (直接経費: 2,410千円、間接経費: 723千円)