Shelf-Navigator ユーザ動作による書籍相関抽出機構 環境情報学部4年 豊岡　由美

アウトライン 研究概要 背景 目的 関連研究 問題点 本研究の提案 設計・実装 評価 まとめ

研究概要 RFID（Radio Frequency Identification)を用いた効率的な物品管理システムの構築 貸出、返却処理の効率化 位置検索の効率化 書籍の情報表示 ユーザの動作履歴との連携 格納先指定機能 レコメンド、類似検索の結果を本棚へ可視化

本研究の背景 RFIDシステムの発展 生活の物品管理システムに利用されるようになった

現在の本棚の格納方法 図書館型格納方法（不特定多数ユーザ） 書店型格納方法（不特定多数ユーザ） 嗜好反映型格納方法（個人ユーザ） 十進分類法に基づいた格納方法 書店型格納方法（不特定多数ユーザ） 書店の定めたあるカテゴリーに分けられて分類された格納方法 嗜好反映型格納方法（個人ユーザ） 個人の本棚などに見られる好きな方法で自由に書籍を格納する方法 WEBサービス型格納方法（不特定多数ユーザ） Amazonのように仮想的な本棚において本棚の情報が蓄積されている格納方法

格納方法における問題点 対象ユーザにおける問題点 集団の共通認識を効果的に用いた格納方法でない。 個人ではなく複数のユーザが利用する本棚において格納方法のルールが必要となる ↓ 不特定多数のユーザを対象にした格納方法は提案されているが研究室やサークルのような同じ目的を持ったコミュニティにおけるユーザ（共通目的保持ユーザ）への格納方法ルールは存在しない

本研究の目的 ユーザ動作履歴を用いた書籍情報の共有 コミュニティにおけるユーザ間でのレコメンド書籍や類似した書籍の情報共有

関連研究① amazon.co.jp ユーザの動作履歴の蓄積によるレコメンドの表示 書籍情報を表示した際に過去にその書籍を購入したユーザが他にどのような書籍を購入しているかを表示する。

関連研究② Academyhills 位置情報検索システム 書籍ひとつひとつにICタグを貼付し、本棚にはアンテナが設置されている。本の所在位置を携帯電話によって知ることができるナビゲーションを重視したシステム 毎週設定するテーマにより書籍の配列を変更する。これによってナビゲーションシステムが必要となる。

関連研究③ 宮崎県北方町図書館 自動貸出機能 在荷確認における行動負担の軽減 書籍を貸出用RFIDリーダ置くだけ、ゲートを通るだけで貸出処理がなされる　 返却処理もRFIDリーダにおくとういう動作だけの自動返却処理である。 在荷確認における行動負担の軽減

関連研究における問題点 ユーザ動作履歴を考慮したRFIDシステムの不在 Amazonの問題点 RFIDを用いた書籍管理システムでは、自動化や位置検索の効率性といったものは存在するが、RFIDを用いて可能となるユーザの動作履歴を蓄積を活かしたシステムが存在しない。 Amazonの問題点 「買った」というユーザ履歴だけを蓄積し、書籍の内容を調べたが購入には至らなかったという書籍に興味を持ったという記録を保持していない。 「興味を持った」けれども「借りなかった」という記録も書籍を評価する要素である。

本研究の提案 ユーザ動作履歴を基にして格納先を通知することでの類似検索、Recommend書籍の可視化（書籍の格納状態） ユーザの嗜好を加味した類似検索を本棚に可視化する ユーザの動作履歴（貸出動作、書籍閲覧動作）より評価の高い書籍のレコメンドを可視化する

Book Correlation Model ユーザ動作履歴を基にして評価の高い書籍および書籍同士の相関を抽出するモデル このモデルを基にして格納先通知機能をShelf-Navigatorの機能とする

Book Correlation Model

Book Correlation Model（レコメンド） ユーザの貸出履歴・書籍閲覧動作によって書籍に対して評価点を加算していく 貸出動作 書籍閲覧動作

評価点の抽出方法 貸出が行われた書籍の得点係数をm 書籍閲覧が行われた書籍の得点係数をn 　それぞれの動作が1つの書籍に対して行われた回数をそれぞれk,lとする。 　　　　　　　Z＝m×ｋ＋n×ｌ（m＞n) 環境によって得点係数を変化

評価点格納先通知アルゴリズム 評価点を基にしてどのように格納先を決定しているか

相関点の抽出方法 例として書籍Aに対しての書籍Bとの相関点の抽出手法を示す。 Aが取得された総回数（α） 　δ（相関点）　＝　（β＋γ）/α

相関点格納の手法 相関による類似書籍格納の手法

格納先の優先順位 ユーザの動作履歴による評価点の高い書籍を管理者が定めた最も見やすい場所から順に格納し、その他の本棚のブロックでは相関点による類似検索の高い書籍を同じブロックへと格納する。

Book Correlation Modelの特徴 貸出動作、書籍閲覧動作の利用 RFIDを用いることでユーザの書籍に関する行動履歴を蓄積することが可能になり、amazonのようなユーザによるレコメンドに比べ、書籍を「借りた」という動作履歴（貸出動作）だけではなく、「書籍を手にとって内容を閲覧して元の位置に戻した」という履歴（書籍閲覧動作）を用いる。 Recommend、類似検索を反映する 評価の高い書籍を本モデルから抽出して本棚の一番見やすい場所に格納先を指示することでレコメンドされている書籍が本棚に可視化される 相関点により抽出された類似検索も格納により本棚に反映される。

Shelf-Navigator利用による結果 ユーザAが利用した結果、Javaの書籍が本棚に集約される ①ユーザAがJavaの勉強をはじめ、Javaの書籍をよく利用する。

DEMOビデオ★ デモビデオをごらんください

Shelf-Navigatorの効果 書籍情報をコミュニティの中で共有できる

Shelf-Navigatorの設計・実装 想定環境 Shelf-Navigator設計図 実装 実装環境 実装した機能

設計 想定環境 　研究室、サークルなどの共通目的を持ったコミュニティ（共通目的保持ユーザにおけるコミュニティ）の中における本棚を想定

設計 Shelf-Navigator設計図

設計 RFID管理機構 制御モデル機構 格納先通知機構 データベース 　　管理機構 情報表示機構

実装した本棚（Shelf-Navigator) 利用したRFIDアンテナ、リーダ、ICタグ

実装した機能 位置検索機能 自動貸出及び返却機能 格納先通知機能

評価 評価 評価方法 格納先通知アルゴリズム評価 定性的評価

評価方法 シミュレーションによる視覚的な評価 定性的評価 試行回数1000回 本棚占有率７５％ レコメンド書籍ほど多くとられるように設定 既存研究と本システムとの比較

格納先通知アルゴリズム評価 左：本システム 右：書籍を左から順番に配列

定性的評価 ユーザの目的から抽出した本棚の機能で比較 単一検索 類似検索 書籍取得 Recommend Discovery (出会い） 本システム ○ △（ユーザの嗜好によるものである） amazon ×（本を実際に手に取れない） academyhills △（配架者の嗜好によるものである） △（テーマとされているもののみレコメンドとなる） 宮崎県北方町図書館 △（類似検索機能の精度による） ×（十進分類法による配架でるため） △（十進分類法による配架であるのため）

まとめ 今後の課題 既存の書籍データベースとの連携 今回は頻度だけで書籍の価値を抽出したが、ユーザが事前に決める書籍の価値も考慮する

MTG 指摘、問題 Book Correlationのアルゴリズムをきちんと説明しよう 設計に機能をいれる どこにどういう風に格納するのかの手法の説明

本棚に必要となる機能 単一検索機能 類似検索機能 書籍内容取得機能 Discovery機能 Recommend機能 欲しい書籍を検索及び取得を容易にする機能 類似検索機能 ある書籍に類似した内容の書籍の取得を容易にする機能 書籍内容取得機能 書籍を本棚から取り出し内容を閲覧できる機能 Discovery機能 本棚を見ることで書籍との出会いの機会を与える機能 Recommend機能 借りる価値の高い書籍を