著者

矢野 幹樹 梶 克彦 河口 信夫

出版者

情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.52, no.12, pp.3274-3288, 2011-12-15

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モバイル端末向けに提供されるWebサービスやアプリケーションなどのサービスの数は爆発的に増加しており,膨大な数のサービスの中から自分に必要なものを探し出すことが困難となりつつある.我々は,ユーザの状況に応じてサービスの推薦を行うシステムの実現を目指す.推薦を実現するうえで必要となる学習情報の獲得を行うために,現在状況をクエリとするアプリ検索サービスを提供し,ユーザ状況の収集から推薦までを行うプラットフォームを提案する.提案に基づいた状況依存型アプリ検索システム「App.Locky」の実装を行い,インターネット上に公開したうえで,実ユーザを対象とした大規模検索ログ収集実験を行った.実験の結果,収集された検索ログをユーザ状況の推定に利用可能であることを確認した.Recently, it has become very hard for users to find their desired mobile services because the number of applications and Web services are rapidly increasing. Therefore, we aim at providing a system for recommending services according to the user's context. To collect learning information to estimate user's context, we propose a platform for collecting users' context and recommending services by providing an application search service that inquires user's context. We implemented a system named "App.Locky" based on our proposal and conducted experiments by publishing the system on the Internet. As a result, we confirmed that collected search logs can be used to estimate user's context.