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） • 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 • 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 • 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） AとBの書籍が同時に借りられた回数（β） Aの次にBの書籍が借りられた回数（γ） 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 • 共通目的保持ユーザにおけるコミュニティにおい て、共通目的に関する書籍情報を「レコメンド」や 「類似検索」を可視化できるShelf-Navigatorは最 も効果的な対象といえる。 Shelf-Navigatorの設計・実装 設計 実装 • 想定環境 • Shelf-Navigator設計図 • 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) 本棚 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 本システム 単一検索 類似検索 書籍取得 Recommend Discovery (出会い） ○ △（ユーザの ○ ○ ○ △（ユーザの ×（本を実 ○ ○ 嗜好によるもの である） 際に手に取 れない） △（配架者の ○ △（テーマとされ ○ 嗜好によるもの である） amazon ○ academyhills ○ 嗜好によるもの である） 宮崎県北方 町図書館 ○ △（類似検索 機能の精度に よる） ているもののみレ コメンドとなる） ○ ×（十進分類法 △（十進分類 による配架でるた め） 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 • 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
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