| 研究課題/領域番号 |
21K12143
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 岩手県立大学 |
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研究代表者 |
堀川 三好 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 教授 (40337473)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 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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| 研究開始時の研究の概要 |
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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| 研究成果の概要 |
本研究は、モバイル端末利用者を対象に利用者の状態を考慮するWebパーソナライズの実現を目指している。まず、Webブラウザから取得される加速度データに変化点検知を適用することで、利用者の状態区間推定を行う手法を提案し、検証実験により有効性の確認を行った。次に、各状態区間における動作状態と利用状態から状態推定を行う手法を開発した。
提案手法は、学習段階として対象Webサイトにおける状態をラベル付けする状態定義と、推定段階としてセンサデータを入力とした機械学習による状態分類で構成される。その結果、即時性の高い状態分類が可能であり、Webパーソナライズへの活用が可能であることを明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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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