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服部俊一 首都大学東京高間研究室

キーワード

研究のキーワードは主に以下のとおりです.

現在の研究テーマ:エネルギー情報の分析

スマートメーターなどから得られる家庭の電力需要や,センサデータを対象とした分析技術の研究を行っています。

博士後期課程の研究テーマ:価値観に基づくユーザモデリング

個人の嗜好や消費行動を推定するための概念である価値観に着目し,ユーザの価値判断やこだわりを反映したユーザモデルの構築および応用を行っていました.

情報化技術の発展による情報量の増大に伴い,利用者にとって有用な情報を見つけ出す推薦システムが情報フィルタリングの一手法として注目されています.しかしながら,ユーザの嗜好を推論するためには多くの属性情報やシステム利用履歴を必要とすることから,新規のユーザやアイテムに対して適切な推薦が行えないという問題が指摘されています(cold-start問題).

属性に対するこだわりの例

従来手法では著者の名前やアクションなどのジャンル名といった属性値に対する好みからモデリングを行ってきましたが,提案手法ではアイテムの属性に対するこだわりの強さをモデリングします.ユーザが強いこだわりを持つ属性ほど,その属性に対する評価は安定してアイテムの評価に影響しており,少数の評価情報から適切な推薦が可能になることがわかりました.

博士前期課程の研究テーマ:一般化規則を用いた相関ルール

データマイニング手法の一つである相関ルールに一般化規則と呼ぶ情報の抽象化概念を取り入れ,類似した嗜好・行動パターンを持つ他ユーザの情報を推論に用いることで,ユーザの知識や技術によらず情報を獲得する手法を研究していました.

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