| 研究分担者 |
峯 恒憲 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 助教授 (30243851)
菅沼 明 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 助教授 (70235852)
谷口 倫一郎 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 教授 (20136550)
富安 洋史 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 助手 (50284550)
日下部 茂 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 助教授 (70234416)
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| 研究概要 |
秘書システムを構築するための基本モデルとして位置付けられる「分散マルチエージェントKODAMA」の概念を整理し,その基本設計と実装を行った.KODAMAでのエージェントは,複雑なソフトウェアシステムを抽象化し,階層的に構成するための基本となるものであり,概念的には,インターネットのような開かれた広域ネットワーク環境上で多数のエージェントが階層的にコミュニティを構成し,エージェント個々の目標やエージェント・コミュニティとしての目標を達成するために動作する.KODAMAでは,このことを達成するためにマルチエージェント・システム抽象化のための3つの手法:(1)エージェント・コミュニティ,(2)ポータル・エージェント,(3)Agent Communication Zone(以下,ACZ)を導入した。
更に,その基本設計の正しさを確認するため,家電製品の自然言語インタフェースや,チャットシステムなどのデモシステムを作成した.また,エージェントの物理的通信環境を提供し,エージェントの論理世界と物理世界のインタフェースの役割を担うACZについて,高速なLAN上に接続されたPCクラスタを利用して,性能評価実験を行い,その有効性を確認した.
また,秘書システムの検索機能として位置付けて開発を続けているWebKODAMAシステムでは,ユーザの嗜好性を獲得するための仕組みについて重点的に研究開発を行った.そこでは,ユーザが利用した検索式と,ユーザが訪れたページとの関連性を保持する「ユーザの検索式履歴ファイル」と,ユーザがブックマーク動作を行ったページの履歴を保持する「ユーザのブックマーク履歴ファイル」の2つを利用し,ユーザが興味を持つページに含まれる用語と,それを参照するために,ユーザが利用する用語との関連性を学習する.実験により,ユーザの嗜好性を良く学習することを確認した.
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