2023 Fiscal Year Annual Research Report
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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20H04293
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| Research Institution | Kyoto Sangyo University |
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Principal Investigator |
中島 伸介 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (90399535)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
河合 由起子 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (90399543)
SIRIARAYA PANOTE 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 准教授 (00854704)
張 建偉 岩手大学, 理工学部, 准教授 (20635924)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 情報推薦 / 潜在的興味分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
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，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，2023年度では，検索結果に対するクリック履歴の分析に基づいたユーザの潜在的興味分析手法の開発を行った．
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(店舗や施設等)とし，携帯端末から得られる位置情報と位置情報付コンテンツ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た．2023年度は，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評価を行った．
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，情報推薦方式の開発に取り組んだ．2023年度は，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手法と，ユーザの潜在的興味に基づく各種情報推薦方式の開発を進め，潜在的興味分析および情報推薦方式の実現に取り組んだ．
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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