| Project/Area Number |
21K12143
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
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| Research Institution | Iwate Prefectural University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | Webパーソナライズ / センサデータ / モバイル端末 / 状態推定 / 機械学習 / 動作・状態推定 / センシング / UX / オーギュメンテーション |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、モバイル端末のWeb閲覧に用いるブラウザで収集可能なセンサ情報や操作情報から状態推定を行い、利用者の時、場所および状態を考慮したパーソナライズによる新たなWebサービスを創出することを目的としている。
①状態推定のためのWebプラットフォーム開発
ブラウザで取得可能なセンサ情報から、動作推定が可能かの検証を行う。また、操作情報および動作推定結果の時系列変化を考慮したマルチモーダル学習による状態推定手法を開発する。
②状態推定を用いたパーソナライズ技術の開発
状態推定を活用した「動的デザイン・レイアウト生成」「Push型情報配信の適正化」および「レコメンデーション手法の提案」に取り組む。
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| Outline of Final Research Achievements |
This research aims to realize web personalization that considers the user's state, targeting mobile device users. First, we propose and verify the effectiveness of a method for estimating user state intervals by applying change point detection to acceleration data obtained from web browsers. Next, we developed a method for estimating the state from the motion state and usage state in each state interval.
The proposed method consists of a state definition that labels the state of the target website in the learning phase, and a state classification by machine learning using sensor data as input in the estimation phase. As a result, it was clarified that state classification with high immediacy is possible, and it can be applied to web personalization.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
最近のWebパーソナライズをめぐる動向として，サードパーティCookieの廃止・規制がある．従来は，この技術を用いることで，異なるWebサイト間で利用者の情報や行動を追跡可能とし，特に，ターゲティング広告の分野でユーザの関心に基づいた広告配信を実現していた．しかしながら，プライバシーを侵害しうることに対する懸念が広がり，Cookieを廃止・規制する動きが加速している．今後は，プライバシーを保護しつつサードパーティCookieに頼らない新たなWebパーソナライズを実現することが求められている．本研究の成果は，新たなWebパーソナライズを実現するための独自性高い技術として学術的・社会的意義がある．
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