2014 Fiscal Year Research-status Report
メタバースとそのソーシャルネットワークのための体験支援
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26330421
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Research Institution | Ritsumeikan University |
Principal Investigator |
THAWONMAS Ruck 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (50320122)
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Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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Keywords | メタバース / エリア推薦 / リンク予測 / ボット発見 |
Outline of Annual Research Achievements |
Second Life(SL)に代表されるメタバースの訪問体験の質を向上させるために,当該年度ではエリア推薦に重点をおき,その主な研究実績は以下の通りである. 1.強調フィルタリング:既存の推薦領域では, 主に推薦対象ユーザと他のユーザ群の嗜好情報を活用して推薦を行う協調フィルタリング手法 (MF)が予測精度や拡張性の高さから用いられることが多い. このMF に仮想空間特有の情報を組み込むことによる精度向上を狙った協調フィルタリング手法を提案した. 提案手法の性能を検証するため,SLから収集したデータを使用しユーザの興味のあるエリアPoint-Of-Interest(POI)の推薦実験を行った. この実験で, 提案手法が既存の推薦領域に対し用いられてきたMF を上回る性能を示した. 2.範囲制約付きによるMF:近年,評価値の範囲制約を考慮した行列分解法(BMF) という新たな行列分解手法が提案された.BMF は多くの推薦手法を上回ったことが報告されている.しかし、予測評価値が範囲内にあることを保証するために特徴行列の各要素の下限と上限のベクトルを計算しなければならない.ここで,bounded-SVD と呼ばれる新しい範囲制約付き行列分解の手法を提案した.提案手法では,範囲制約を問題の目的関数に組み込んでいるため,目的関数を最小化することにより,予測誤差が最小化されるだけでなく,探索過程も範囲制約を満たすパラメータの値に向かわせる.実験結果により,提案手法の性能は BMFを上回った結果を示した. 3.興味度合の定量化:滞在時間に基づいたユーザのPOIへの興味度合を定量化するため,従来の式に当該POIを訪問した全ユーザの滞在時間の平均に関する項を導入した手法を提案した.提案手法をシミュレーションデータ及び実データによって検証し,その有用性を確認した.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
重点を置いたエリア推薦に関しては順調に研究成果を出しており,ACM主催のNetGames 2014などの国際会議での研究成果の発表及び同様なテーマに従事した他の研究者からの意見交換を無事に実施できた. なお,NetGames 2014での研究成果発表は応募内容に書いてある目的の一つである.
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Strategy for Future Research Activity |
海外の共同研究者及び協力者と連携しながら,先述した「エリア推薦」の研究を完成させ,「リンク予測」,及び「ボット発見」に関する研究を以下の通りに実施していく. ○リンク予測 従来研究では各ユーザのプロファイル文から形成されたネットワーク構造及びSLのエリア訪問履歴から算出された共起パターンを用いた手法が提案された.しかし,エリア間の類似性が考慮されないため,同じ時間帯に異なる性質をもつエリアを訪問しても該当のユーザらに共起があると言い難い.このテーマでは,前記のSLエリアの特徴ベクトルの抽出法に対して本テーマに適合するように改変し,エリア間の類似性を考慮にいれたリンク予測法を模索する. ○ボット発見 ボット発見は先述したように前記の2つのテーマの前処理としても使用される.SLのキャラクタの距離から算出されたキャラクタ同士のインタラクション度合を用いる手法がある.その従来手法に対して移動パターン・アクセスパターン並びに滞在時間に関する追加情報を導入して改良することを模索する.
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Causes of Carryover |
基礎研究であるエリア推薦に重点をおいたため,予定していた消耗品や謝金などに関する使用額を抑えることができた.
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Expenditure Plan for Carryover Budget |
2015年度より2つのテーマを開始し,システム開発を行うため,当初の予定通り予算を執行する.
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Research Products
(4 results)