| 研究概要 |
1.食事メニューの嗜好の状況依存性に関するインターネットアンケートを実施した。状況変数として「空腹度」に焦点を当て、同一の回答者が仮想状況と現実状況の両方で回答するように工夫した調査を行った。有効回答者数212名から、仮想状況データ4,240レコード、現実状況データ2,120レコードを得た。このうちの2,120レコードについては、現実か仮想かのみが異なる完全対応データである。
2.上記のデータを解析し、現実状況と仮想状況で嗜好に統計的な差があることを検証した。また、その差を補正する新しい方式として、差分値をユーザおよび食事メニューの属性によって予測する差分モデリング法を提案し有効性を検証した。この成果に関して、国内特許1件を出願し、国内会議発表2件、雑誌発表(予稿集)1件を行った。また、国際会議(First and Seventeenth International Conference on User Modeling,Adaptation,and Personalization:UMAP2009)に投稿して採択された。
3.本研究の技術的基盤となるDomain Adaptation技術についてサーベイを行った。主要な成果を分類し、本研究に適用可能な技術および今後検討するべき技術を抽出した。この成果に関して国内会議で招待講演1件、雑誌発表(予稿集)1件を行った。
|
