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リアル/ネットのライフログから関心を“先読み” 「関係性メトリック」技術、CEATECに出展
オフラインとオンライン両方のライフログから個人の興味関心や価値観の変化を予測する──そんな技術を京大、電通大、神戸デジタルラボの研究開発チームが開発した。
京都大学大学院と電気通信大学大学院、神戸デジタルラボは、移動履歴やオンライン上の活動データを活用し、物ごとへのユーザーの関心を“先読み”して情報を配信するアプリを「CEATEC 2013」(10月1日から、幕張メッセ)に出展する。
「関係性メトリックに基づく新世代ネットワークアプリケーション」の共同研究の一環。人と物や場所などとの潜在的なつながり、関心度の違いなどからなる「距離感」を「関係性メトリック」と定義し、移動履歴や地理的関係などの物理情報と、ネット上の閲覧履歴やSNS上のつながりなどのオンライン情報からモデル化し、人や物、場所の関係性を定量化。ユーザー自身も意識していない潜在的なつながりから、ユーザーの興味関心を予測し、物や場所に応じたコンテンツ配信など、新サービスなどにつなげる狙いだ。
従来の統計的分析や自然言語処理とは「全く異なる概念」で、リアル/ネット上の大量のライフログデータからモノの「未来価値」を予測できるようにする。CEATECでは、関係性メトリックを利用した情報配信アプリケーションと、モデル化された関係性を可視化するアプリケーションを展示する。
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