物履歴に基づいた ユーザプロファイリング機構の構築

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1 物履歴に基づいた ユーザプロファイリング機構の構築
suzuk

2 アウトライン 背景と想定環境 問題意識 目的 アプローチ 設計と実装 評価 まとめ

3 パーソナライゼーションサービスの普及 商品バーコードからRFIDタグへの移行
背景 パーソナライゼーションサービスの普及 商品バーコードからRFIDタグへの移行

4 パーソナライゼーションサービスの普及 パーソナライゼーション
近年、ユーザの嗜好に合わせてユーザ毎にカスタマイズしたサービスが普及するようになった 例：　購買履歴からユーザの好みの商品を推定し提案 パーソナライゼーション

5 ユーザプロファイリング ユーザ関連情報に基づいてユーザ毎の特徴を抽出する手法 手法の整理 項目 ユーザ関連情報の取得 信頼性 ユーザ負担
明示的手法 ユーザの直接入力 ○ × 暗黙的手法 ユーザの行動履歴 △

6 暗黙的なユーザプロファイング手法 関連研究 利用する行動履歴によって抽出できる ユーザの特徴の範囲が変わる 項目 利用する 行動履歴
※Information Recommendation by Collaborative 　filtering incorporated　with gaze detection 項目 利用する 行動履歴 抽出するユーザの特徴 textextractor Web参照時の マウス操作 興味のあるWebページ Recommendation　 with gaze detection(※) 絵画の 注目時間 興味のある絵画 利用する行動履歴によって抽出できる ユーザの特徴の範囲が変わる

7 商品バーコードのRFIDタグへの移行 将来、商品バーコードはRFIDタグへ移行する Ａｔｔａｃｈ Ａｔｔａｃｈ
Wal-Mart Tests RFID Data-Sharing Project Ａｔｔａｃｈ Ａｔｔａｃｈ

8 想定環境 商品の識別コードとしてRFIDタグが付けられた環境 商品の統一商品コードを無線で取得できる 例：商品の国、メーカー、アイテムを特定

9 問題意識と目的 問題意識 目的

10 ユーザと商品の係わりにおける 利用できるユーザ行動履歴の分類
商品購入 購買履歴 商品使用 Ｓｓｓ 商品の廃棄

11 問題意識 商品をユーザがどのように使ったかをパーソナライゼーションに反映できない 買った後すぐ捨ててしまった商品
買った後、そのまま放置した商品 他人からもらった商品

12 目的 実世界で商品をユーザがどのように使ったかによってパーソナライゼーションを行う

13 機能要件の整理 パーソナライゼーションの機能要件 ユーザに負担をかけない ユーザの嗜好をリアルタイムに反映する
ユーザの生活から自然に抽出できるようにする ユーザの嗜好をリアルタイムに反映する

14 アプローチ ユーザと所有物のインタラクションに基づいてパーソナライゼーションを行う ユーザの所有物 インタラクション
ユーザ個人の嗜好が反映されている インタラクション ユーザが関心のある所有物ほど良くインタラクションが行われる 例：　関心のある本は積まずに読まれる

15 物履歴の定義 ユーザと所有物のインタラクションを示す履歴情報

16 物履歴に基づくユーザプロファイリング手法
インタラクションが多い物はユーザの関心度が高い 時間の経過によりユーザの関心度は低下する 同じ時間に置かれた物，インタラクションが行われた物は関連性が深い

17 システム構成 物履歴取得部 物履歴管理部 ユーザプロファイリング部
設計と実装 システム構成 物履歴取得部 物履歴管理部 ユーザプロファイリング部

18 システム構成

19 物履歴取得部 物履歴取得部は，RFID タグID を取得し，取得時間から，物がRFID リーダ周囲に置
かれている，または取り出されるイベントを取得する．また，センサが搭載されている場 合，センサ情報と統合することで，物やユーザのコンテキストを分析し，物とユーザとの インタラクションを取得する．例えば，加速度サンサを利用することで，物が置かれてい るコンテキストとユーザに携帯されているコンテキストを取得できる．物がユーザに携帯 されている場合，物履歴にそのメタ情報を記述することで，ユーザプロファイリング部で はその物とユーザとの関連性が深いと推定する．

20 物履歴管理部 物履歴管理部では，物履歴取得部ごとに別のフォーマット，別の保存領域に物履歴を保
存する．ユーザプロファイリング部からの物履歴取得の要求に，ユーザプロファイリング が必要とする物履歴だけを簡単に送信することができる．また，ユーザプロファイリング 部に送信する物履歴は，その物に関連したID を付加して送信する．例えば，本の物履歴 28 を送信する場合，タグID に関連したISBN を付加してユーザプロファイリング部へ渡す． なお，本論文では，ユーザプロファイリング部に物履歴を送信する際にセキュリティを考 慮していない．

21 ユーザプロファイリング部 ユーザプロファイリングでは，アプリケーションからの要求に応じて取得したい物履歴
を指定し，物履歴管理部へ物履歴取得要求を送信する．物履歴の指定は，時間範囲と，物 履歴を取得した物履歴取得デバイスの種類を制限することができる．次に，物履歴管理 サーバから受信した物履歴に基づいて，OHModel に基づいたユーザプロファイルを作成 する．物履歴のフォーマットや含まれる情報は，物履歴取得デバイスごとに違う．そのた め，ユーザプロファイルの生成は物履歴取得デバイスごとに違う手法で物履歴を分析し， ユーザプロファイルを生成する．

22 評価 定量的評価 定性的評価

23 定量的評価の項目 生成したユーザプロファイルの評価 実際に生成したユーザプロファイルを利用してみる
ユーザプロファイルとユーザの直接レーティング比較 利用したユーザインタラクションの妥当性 実際に生成したユーザプロファイルを利用してみる Recommenderとユーザの直接レーティング比較 ユーザプロファイル生成時間 ストレージ容量

24 定量的評価: 生成したユーザプロファイルの評価
定量的評価: 生成したユーザプロファイルの評価 ユーザプロファイルとユーザの直接レーティング比較 利用したユーザインタラクションの妥当性 ユーザインタラクションを利用しない場合の評価表 本ID A B C D E F G H I J OHModel 2.24 2.52 2.44 3.87 2.34 2.18 2.49 2.56 ユーザ 3 4 2 1 本棚から取 り出した回数 7 8 ユーザインタラクションを 利用しないOHModel 2.24 2.09 3.86 4.48 2.62 2.8 2.26

25 定量的評価: 実際に生成したユーザプロファイルを利用してみる
Recommenderとユーザの直接レーティング比較 Taste協調フィルタリングエンジンにユーザプロファイルを入力 本ID A B C D E F G H I J Recommener 5 4 3 1 ユーザ 2

26 定量的評価: UserProfile生成時間

27 定量的評価: ストレージ容量 利用時間と物履歴保存容量との関係 1年運用して5Mbyte

28 定性的評価 既存研究との比較 項目 実世界 対応 嗜好獲得 の範囲 ユーザ負担 実現性 textextractor × ○ ○
○　 Information Recommendation by Collaborative filtering incorporated with gaze detection △ UPOH

29 まとめ 今後の課題 まとめ

30 まとめ 物履歴に基づいたユーザモデルの提案 物履歴に基づいたユーザプロファイリングシステム
OHModel (Object History Model) 物履歴に基づいたユーザプロファイリングシステム UPOHの実装 (User Profiling based on Object History)

31 今後の課題 本以外の物履歴の利用 所有物以外の物履歴の利用 タグIDの属性情報の利用 UPOHの複数人対応
@Readerによる収集したタグIDの利用 タグIDの属性情報の利用 UPOHの複数人対応 家族でサーバを共用

32 質疑応答