著者

落合 桂一 山本 直樹 濱谷 尚志 深澤 佑介

雑誌

研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム(MBL) (ISSN:21888817)

巻号頁・発行日

vol.2019-MBL-91, no.5, pp.1-6, 2019-05-16

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スマートフォンの利用状況から利用者の状態推定を行う研究が盛んに行われている.従来研究ではカテゴリごとのアプリ利用回数や利用時間などの基本統計量が特徴量として利用されていた.しかしながら,アプリの使用履歴からは基本統計量に限らず,アプリの利用順序やアプリ間の関係性など多様な特徴表現が生成可能であると考えられる.そこで本研究では,深層学習によるアプリ利用ログからの特徴抽出を行い,分類問題により特徴抽出の有効性を評価する.深層学習モデルとして LSTM や Graph Convolutional Networks など複数のモデルを検証する.