PCクラスタによる行動支援サービスプラットフォームZeoBroの初期実装と評価

摘要

近年，位置情報を用いた行動支援サービスの需要が高まってきている．既存の行動支援サービスの多くは，ユーザの行動履歴を用いているため，ユーザの情報の収集を行う準備期間が必要であり，サービスをすぐに受けることができない．そこで，第三者により記述されたプログエントリから抜き出したスポット情報を用い，これを行動履歴として解析したデータべ-スをもとに行動支援を行うシステムZeoBroを提案する.ZeoBroは，ユーザからの要求に対して，既に構築したデータをもとに応答を返すため，利用開始直後からサービスを提供することができる.しかし，解析対象であるプログのエントリ数やスポット数の増加に伴い，解析に要する処理時間の増加が懸念される.そこで，クラスタ計算環境を利用して，解析処理を並列化することで高速化する．本稿では，約細万件のプログページの解析結果をもとに，ZeoBroの初期評価を行なった．その結果，クラスタのノード数を変えることで，フィルタリング処理時間の短縮が見られた．%Most of personal life assistance services use activity data such as GPS location. Most of them require user histories before starting the services. We propose ZeoBro which recommends spot data parsed from blogs written by the other user. ZeoBro uses collaborative filtering in order to make spot relations. However, the processing time increases if volume of blog data and spot data increase. To solve the problem, we implemented this system on PC-cluster and processing was made parallel. We report our initial evaluation for ZeoBro based on its analysis for 800,000 blog pages. We also show the computation time reduction with varying the number of nodes in the PC-cluster.