Morikawa Laboratory
COSMOS
COSMOSでは，ユーザの行動を能動的に支援するために，携帯電話に搭載されたGPSや加速度センサで取得した情報を用いてユーザの状況を推定し，状況の履歴に基づいてユーザの行動特性を特定する．ユーザの状況とは，「在宅中」のようにユーザの現在地に依存する状況，「会社から帰宅中」「会社へ出勤中」のように直前・直後の位置・状況に依存する状況，「会議中」のように周囲のユーザに依存する状況，「出張中」「旅行中」のようにこれまでの位置・状況履歴に依存する状況などである．また，ユーザの行動特性とは，「水曜日の仕事帰りに居酒屋へよく行く」などのように，過去に繰り返し行われてきた状況，もしくはその系列である．ユーザの状況推定の精度を上げるために，ユーザからのフィードバックに基づく逐次的な学習を行う．ユーザからのフィードバックとして，推定された状況のユーザによる修正や，推定された状況に応じて提供されたサービスの利用有無を用いる．また，ユーザの行動特性の推定は，状況の履歴から頻出する状況，もしくはその系列を抽出することで行う．これにより，「水曜日の仕事帰りに居酒屋へよく行く」という行動特性を有するユーザの状況が「水曜日の帰宅中」である場合には，帰宅路上の人気の居酒屋を推薦することが可能となる．
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