携帯電話ユーザ向けのContext-Awareな学習型情報推薦システムの設計と実装

摘要

This paper proposes an implementation scheme of a machine learning algorism in client-server networks. Uploaded context information and optimized parameter values used for machine learning algorithms are stored in a learning database of the server side. Based on this scheme, we implement a context-aware recommendation system to provide timely and useful information for mobile users. As a machine learning algorithm, we introduce the support vector machine, which has been shown effective for context-aware recommendation systems. We confirm that our implemented system works on the off-the-shelf mobile phones and show that it recommends useful information for the users, by experiments.%ユビキタスネットワーク環境においては、コンテキストが動的に変化するユーザに対して適応的にそのユーザの要求する情報やネットワーク環境などを提供することが可能となると考えられており、学習アルゴリズムなどを用いたコンテキストアウェアなシステムの研究が行われている。本稿では学習アルゴリズムに入力するコンテキストデータ及び学習アルゴリズムの最適化パラメータをデータベース（DB）サーバで管理することで、様々なシステムとの連携が可能な学習システムを提案する。学習アルゴリズムとしてサポートベクトルマシンを用いてコンテキストアウ主アな学習型データべ-スを携帯電話向け情報推薦システムに応用し、その設計と実装及びその評価を行う。市販の携帯電話を利用して実装システムの動作を確認し、被験者の嗜好データを用いた実験によってこのシステムが携帯電話ユーザに適切な情報を提供することを示す。