セレンディピティなスポット推薦が可能なナビゲーションシステム京都産業大学コンピュータ理工学部ネットワークメディア学科准教授中島伸介 1 従来技術とその問題点 • スマートフォンの普及に伴い，歩行者用ナビゲーションサービスを利用するユーザが増えている． • 所要時間，交通費，乗換回数等を考慮した複数の経路を推薦することが可能である． • しかし，推薦経路周辺にユーザにとって，価値の高い寄り道スポットが存在したとしても推薦されることはない． 2 新技術の特徴・従来技術との比較 • セレンディピティという観点から，個々のユーザにとって価値のある寄り道スポットを選定し，そのスポットを経由する経路と共にユーザに提示することが可能となった． • この寄り道スポットの選定は静的に行うのではなく，ユーザの興味，流行，地域，季節，天気，気温等を考慮して，動的に行われる． • 従来技術と同様に，主にスマートフォン上にて動作するアプリケーションとして実現可能である． 3 セレンディピティとは • 思いがけないものを偶然に発見すること．また，その能力． • 情報推薦技術の分野における「セレンディピティな情報推薦」とは，ユーザにとって未知であり，かつ，有用性の高いアイテムの推薦を意味する． • 近年，情報推薦分野で注目されている比較的新しい評価尺度． 4 情報推薦のジレンマ • ユーザのアイテム利用履歴の学習を完璧に行うことができれば，推薦精度を向上させることができるが，推薦アイテムの意外性を損なうことになり，情報推薦そのものの価値を失う． 5 セレンディピティスコアを考慮した寄り道経路の提示例レストランA レストランAを通る最短経路カフェBを通る最短経路最短経路カフェB Start Goal 公園Cを通る最短経路公園C 6 寄り道スポットのセレンディピティスコア算出時に考慮するパラメータ（1/4） • • • • • • スポットに対するユーザ興味度（I）スポットの流行および新鮮度（F）スポットの実力発揮度（A）ユーザにとってのスポットの特異度（U）スポットの平均評価値（R）スポットvsユーザ合致度（M） 7 寄り道スポットのセレンディピティスコア算出時に考慮するパラメータ（2/4） • スポットに対するユーザ興味度（I） – 事前アンケートおよびあるカテゴリのスポットの利用履歴から，ユーザの興味度を算出 • スポットの流行および新鮮度（F） – スポットそのものの新設および世間のトレンドの変化を考慮して新鮮度を算出 8 寄り道スポットのセレンディピティスコア算出時に考慮するパラメータ（3/4） • スポットの実力発揮度（A） – 時刻，天気，季節等のコンテキスト情報を考慮し，そのスポットを訪れるタイミングが適切かどうかを表した実力発揮度を算出する． • ユーザにとってのスポットの特異度（U） – 対象スポットが，各ユーザにとってどの程度特異であるか，希少価値があるかを表した特異度を算出する． 9 寄り道スポットのセレンディピティスコア算出時に考慮するパラメータ（4/4） • スポットの平均評価値（R） – 他のユーザによる各スポットに対する評価値に基づいて，正規化した平均評価値を算出する． • スポットvsユーザ合致度（M） – 人口統計データから推定される一般的なユーザの好みとスポットの相性を表す合致度を算出する． 10 セレンディピティスコア算出式またはただし， S: スポット u: ユーザ Serendipity(s,u) は，最小値０，最大値１ 11 寄り道スポットを経由する経路の仮想コストの計算・スポットZを経由する経路の仮想コスト（仮想コスト１）＝（実際のコスト）×（1-（スポットZのSerendipityスコア））または（仮想コスト２）＝（実際のコスト）／（1+（スポットZのSerendipityスコア）） 12 セレンディピティスコアに基づく寄り道スポット推薦方式 Start → レストランA Start 手順１：手順２：手順３：手順４：手順５：手順６：レストランA レストランA → Goal Goal ユーザがナビ要求（Start・Goalが決定）周辺地域のSerendipityの高いスポットをX件抽出 Start→Goalの最短経路とコスト算出（ダイクストラ法による） Start→？，？→Goalの合計の最短経路とコスト算出（ダイクストラ法による）上記手順４の寄り道スポットのSerendipityスコアに基づいて，仮想コストを計算上記手順３，５の仮想コストを比較し，上位Y件をユーザに提示する．（寄り道可能なスポットの情報を合わせて提示，Y件では多様性も考慮）（Y＜X） 13 想定される用途 • 基本的には歩行者ナビゲーションにおける新たな機能として実装することを想定している． • 自転車ナビゲーションへの適用も十分可能と思われる．特に自転車走行の場合には，より広範囲の寄り道スポットを対象とすることが可能となるので，むしろ自転車ナビの方が実力を発揮できる可能性もある． • 同じく，自動車ナビへの適用も検討可能と考えている． 14 実用化に向けた課題 • 現在、基本アルゴリズムについては開発済．しかし，寄り道スポットデータベースの構築方法や，コンテキスト情報の収集方法等については，さらなる検討が必要である． • 今後は，実用化に向けて，データの取得方法やサービスモデルの構築について解決していく必要がある． 15 企業への期待 • 基本的なアルゴリズムの構築については，大学においても開発可能であると考えている． • ナビゲーションシステムの開発やサービスの提供を行っている，企業との共同研究を希望している． 16 本発明に関する学会発表予定 • 第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（3月2～4日，福島県郡山市）にて発表予定 • タイトル：歩行者ナビ・自転車ナビにおける Serendipityな寄り道推薦方式の提案 17 本技術に関する知的財産権 • 発明の名称：情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム • 出願番号：特願２０１５－０２３７８１ • 出願人：京都産業大学 • 発明者：中島伸介 18 お問い合わせ先京都産業大学ＴＥＬＦＡＸ e-mail リエゾンオフィス事務室０７５－７０５－１７７８０７５－７０５－１９６６ [email protected] 19