スマートフォン利用者のコンテキストログを用いたアプリケーション推薦システム

摘要

近年，スマートフォンは一般的なものとなり，情報端末として利用者にとって生活になくてはならないものとなってきている．しかし，現状ではメールやニュース，周辺情報などの情報コンテンツを得るためには，情報を得るためのアプリケーションの選択，起動，必要な情報の検索，検索結果からの選択などを利用者が自ら行う必要がある．本論文ではこのような問題に対して，利用者の状況や利用履歴をもとに，利用者の求めているアプリケーションや情報を推定，提示する手法を提案する．提案手法ではスマートフォン利用者の状況（コンテキスト）を抽出するために混合メンバシップブロックモデル（Mixed Membership Blockmodels: MMSB）を用い，センサ情報とアプリ起動履歴を学習し，アプリケーションを推薦する．提案手法の有用性について検証するために従来手法である，利用回数の多い物が上位に並ぶ，Most Frequently Used （MFU）法，最近使用した物ほど上位に並ぶ，Most Recently Used （MRU）法との比較実験を行った．その結果，提案手法は一部のアプリケーションで有効であることが確認された．