| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2022-05-30 |
| タイトル |
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タイトル |
加速度及びジャイロスコープセンサデータを用いたスマートフォンアプリケーションの推定 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
行動・動作認識 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学環境情報学部 |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科 |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科 |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学環境情報学部 |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学環境情報学部 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Environment and Information Studies, Keio University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Media and Governance, Keio University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Media and Governance, Keio University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Environment and Information Studies, Keio University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Environment and Information Studies, Keio University |
| 著者名 |
柄澤, 匠
浜中, 智己
佐々木, 航
大越, 匡
中澤, 仁
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
スマートフォンアプリケーションのスクリーンタイムデータは，ユーザが使用したアプリケーションの使用時間やスマートフォン画面の起動時間などのユーザ情報を客観的かつ正確に反映している．一方でスクリーンタイムデータの取得はユーザプライバシーの観点から制限される場合が多く，データ活用の機会は著しく少ない．本研究では上記の課題を解決するため，スクリーンタイムデータの替わりにスマートフォンに標準的に搭載される加速度及びジャイロスコープセンサデータに着目し，使用されたアプリケーションの推定を行った．実験では男女計 10 名を対象に，4 種類の SNS アプリケーションを利用している際のセンサデータからデータセットを作成し，勾配ブースティング決定木アルゴリズムを用いて各 SNS アプリケーションを推定する機械学習モデルを作成した．k 分割交差検証により作成したモデルに対してAccuracy，Precision，Recall を算出し提案手法の有効性を示した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11838947 |
| 書誌情報 |
研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI）
巻 2022-UBI-74,
号 14,
p. 1-7,
発行日 2022-05-30
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8698 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-UBI22074014.pdf (1.2 MB)
