新技術説明会 様式例

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1 1 履歴情報の分類と匿名化に基づく 個人好みの情報推薦モデル 大阪府立大学大学院工学研究科 准教授本多克宏

2 2 研究背景 情報氾濫の昨今 ユーザをいかにして嗜好に合致したコンテンツと結び付けるか が大きな問題 ' 高度コンテンツ創造流通への課題 ( ヒトごとに異なる嗜好に合致した 個人好みの推薦 を行う協調フィルタリング 通販サイト アマゾンなどで実用化 情報コンテンツが多種 大量 多様化する中で 個人好みの推薦 機構のより広範な普及が必要かつ期待されている

3 情報フィルタリングと e-commerce 通販サイト アマゾンのおすすめモデル 履歴から 個人好みの推薦 ユーザ満足度の向上 & 購買機会の向上 3

4 4 協調フィルタリングシステム 膨大な量の情報から利用者にあった情報を推薦する技術 データ行列中の未評価値, すなわち欠測値を推定する 評価値行列 アイテムに対するユーザの評価値 囲碁将棋園芸テニス 太郎 花子 雄三 純一 欠測要素 予測値が大きければ推薦する

5 5 従来技術 疑似的なくちコミ ' アマゾンでも類似のモデル ( 囲碁将棋園芸テニス太郎 花子 雄三 純一 '1( 全ユーザと類似度算出 友達の探索 '2( 似たユーザを重視した平均化 友達の意見の参照 全てのユーザの履歴と比較して推薦 全履歴の保持と推薦アイテム探索を一元化

6 6 従来技術の問題点 既に実用化されているものには 通販サイト アマゾンによる おすすめモデル 等があるが 大量の履歴データを保持する必要推薦探索に大規模な計算時間が必要個人履歴の保持による情報セキュリティ高性能 高コストな専用サーバが必要という問題があり 安価で利便性の高いサービスとして普及するまでには至っていない

7 7 新技術の特徴 従来技術との比較 従来技術の問題点であった 専用サーバの必要性 を改善することに成功した 従来は高性能な専用サーバを持つ業者による使用に限られていたが 低コストでの運用や外部への委託運営が可能となった 本技術の適用により 個人の好みにあった推薦 のプラットフォームの販売 普及と それを利用した新規サービスの開拓が期待される

8 8 新技術の基となる研究成果 技術 クラスター分析によるデータマイニング 大規模データを似たもの同士のグループに要約 データに埋もれた知識の抽出 2010 年度日本知能情報ファジィ学会著述賞受賞 POS' 販売情報 ( データの解析への応用 天候や暦の来客数への影響の店舗間比較分析 季節による特性の違いから店舗間の相違を分析 OSK POS データ売れ行き予測仕入れ計画

9 9 駐車場監視カメラからの空き判別への応用 監視カメラ画像から空きスペースを高精度に探索 既存の監視カメラを利用したシステムとして実用化 2011 年度日本知能情報ファジィ学会論文賞受賞 今回はクラスター分析技術を個人好みの推薦に応用

10 新技術の内容の紹介 ユーザとアイテムのグループ化による推薦 ユーザ アイテムの対を推定 共クラスター構造として情報を圧縮 利用 10

11 認知科学の知見を取り入れたクラスタリングモデル いくつかのグループに分割することで, グラフ構造 ' 自己の認知体系 ( が均衡化 購買履歴のような 0-1 型のデータ '0 が負の関係と 関係性未知の両方を含む ( の取り扱いに有利 sij ' 例 ( 購買の有無 1: 正の関係 0: 負の関係 or 未知 11

12 新規技術における計算アルゴリズム (1) 関係性行列からの固有値の算出関係性行列 S={s ij } u-1 u-n i-1 i-m u : : : : : u-n i : : : : : i-m 最大固有値と固有ベクトルの算出 ' べき乗法, ヤコビ法など ( (2) 関係性行列からの抽出済みの近傍を削除 グループに割り当て済みのユーザを排除するため, 関係性行列の対角要素を変形する. s ii 1 k 1 t 1 k 1 0 w t 2 ti iがユーザの場合 iがアイテムの場合 重み β は, グループの塊度合いから決める (1) へ戻り, 次の近傍 'k+1 番 ( を探索 固有ベクトル w k ={w ki } Wki u : : u-n 0.2 i : : i-m 0.3 閾値より値が大きいユーザとアイテムを第 k 番目の近傍としてグループ化 u-1 u-n i-1 i-m u-1 s ii : : : : : u-n 0 s ii 1 0 i s ii 0 : : : : : i-m s ii 12

13 推薦性能についての検証実験結果 購買履歴データ ' モニタ調査による実世界のデータ ( 世帯数 :996 世帯製品数 :18 種類 ' 各製品を所有しているか否か ( 半分をテスト世帯とし 購買の有無を予測 推薦性能 'ROC 感度 ( の比較 ROC 感度 : 推薦性能の総合的指標. 大きいほど良い. 製品 ピアノパソコンワープロ VD オーブン珈琲メーカ 従来法 新技術 改善率 (%) 最大 14%' 平均 5.4%( の精度改善 0-1 型履歴に強い 13

14 14 新技術の利点 データ保持コストの軽減 グループ構造の情報のみを保持して推薦 メモリの所要量が尐ない 計算量の軽減 所属グループを探索するのみなので 計算負荷が小 計算 CPUにかかる負担が尐ない 情報の匿名化によるセキュリティ向上 多数のユーザをグループ化 匿名性の高い情報管理 履歴情報から個人が特定される危険を回避 クラウドサーバなどの外部ソースの利用に最適

15 開発システムの構成図 ' 例 ( ユーザ端末 推薦を提示 自社運営の情報サーバ 履歴を入力 メインサーバ 共クラスター抽出部 履歴データ蓄積部 個人情報を管理 推薦サーバ 履歴入力部 推薦提示部 ユーザの所属算出部 匿名化データのみを保持 ( サービスアプリ ) 安価な外部 ( クラウド ) サーバ 15

16 デモシステム 旅行先おすすめ ワムトラ の紹介 '1( 観光地を評価 '2( おすすめ提示 Google や Yahoo にて ワムトラ と検索ください 16

17 おすすめシステム構築ツール ワムナビ の紹介 自分の web ページ上に 誰でも簡単に おすすめシステムを構築できる JAVA アプレット '1( 履歴データを準備 ユーザ ID 寿司天ぷらそば味噌汁 ツールをサーバにコピー '2( 自分の web ページにおすすめシステム! おすすめシステムワムナビ と検索ください 17

18 想定される用途 本技術の特徴を生かすためには 推薦モデル構築ソフトウェアをサービス提供することで 情報インフラの付加価値向上が期待される 上記以外に コンテンツ提供業者において 機会向上の効果が得られることも期待される また 顧客 ' エンドユーザ ( にとっても 自分好 みの情報コンテンツにたどり着く機会が増え 顧客満足度の向上にも寄与すると思われる 18

19 19 想定される業界 IT インフラ ' サービス ( 提供業 インターネットプロバイダ, クラウドサービス会社 ハードウェアの提供にソリューションを付加提供サービスの付加価値の向上 コンテンツ発信 提供業 'IT インフラ利用者 ( ケーブルTV, オンデマンド配信, 非営利ユーザ ' 観光協会 ( 顧客の利便性に貢献, コンテンツ配信機会の増加提供コンテンツの 質 と利便性の向上

20 20 各種のサービスコンテンツへの組み込み ネット通販での商品推薦 ' 広告提示 ( 販売機会の向上 あなたへのおすすめは 特許検索の支援インタフェース ' 関連性の自動検索 ( ユーザ利便性の向上 携帯型ナビゲーションシステム ' 掘出し物への自動誘導 ( ユーザ満足度の向上

21 21 実用化に向けた課題と企業への期待 現在 情報セキュリティ ' 情報の匿名化 ( のレ ベルを常に保証する機能が未解決である k- 匿名性の保証 尐なくとも k 人の履歴情報を単一のグループ情報にまとめる 履歴から個人が特定不能 縮約 ソフトウェア仕様は適用課題に依存 課題に応じた匿名性の必要条件の検討 データ提供とカスタマイズによる共同開発を期待

22 22 本技術に関する知的財産権 発明の名称 : 協調フィルタリング処理方 法およびプログラム 出願番号 : 特願 出願人 発明者 : 大阪府立大学 : 本多克宏 野津亮 他に 3 件 ' 出願年 :2009,2008,2006(

23 23 産学連携の経歴 2006 年 JST 研究成果活用プラザ大阪 実用化のための可能性試験 'FS( に採択 ユーザの嗜好の動的な変化に対応した協調フィルタリングシステムの開発 2008 年 年総務省 戦略的情報通信研究開発推進制度 'SCOPE( 若手 ICT 研究者育成型研究開発 に採択 潜在的な嗜好に基づくユーザ誘導とコンテンツ流通システムの安定化に関する研究開発

24 24 お問い合わせ先 ' 必須 ( 大阪府立大学産学官研究推進センター シーズ育成オフィス副オフィス長 阿部敏郎 TEL FAX abe@iao.osakafu-u.ac.jp

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