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アイテム
GPSからの習慣モデル獲得法と「気づき」提供サービス構成法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/90859
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/908594fb0003a-0cdb-4784-a607-d09fb042ddd8
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2013 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2013-03-07 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | GPSからの習慣モデル獲得法と「気づき」提供サービス構成法 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | A Habit Model and it's Capturing Method from GPS Data for Awareness Services | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | GPS・位置 | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
創価大学大学院工学研究科情報システム工学専攻 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
創価大学大学院工学研究科情報システム工学専攻/創価大学工学部情報システム工学科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Soka University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Soka University / Faculty of Engineering Soka University | ||||||||
著者名 |
松尾, 宣夫
× 松尾, 宣夫
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著者名(英) |
Nobuo, Matsuo
× Nobuo, Matsuo
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 近年,ブロードバンド環境の発展によるデータ量の増加,携帯端末の高機能化,SNS 等の発展により,ビッグデータやライフログが注目を集めている.ビッグデータやライフログの活用が実現すれば,有益な付加価値の提供が可能になる.しかしながら,膨大で多種多様なデータの収集,分析,管理には新たな発想と技術が求められている.一方で,ライフログの中でも位置情報,特に GPS(global positioning system) は,携帯電話やスマートフォンに搭載されており,ユーザが意識せずに比較的容易にログの取得が可能である.本稿では,携帯電話やスマートフォンでの利用を想定したライフログサービスを実現するために,GPS から得られるログ情報を解析し,有意な情報を抽出し,その有意な情報から習慣モデルの導出を行い,導出した習慣モデルとユーザの状態 (時間と場所等) に基づいた 「気づき」 提供サービス構成法を提案する.また,本提案の有効性を示すために,既存サービスと習慣モデルを利用した 「気づき」 提供サービスの比較を行った. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Recently, big data and life log technology expected by increasing dramatically the amount of data, the progress of the mobile terminal and the spread of SNS (social network service). We are able to create the value by analyzing big data and life log. However, it is difficult to analyze and exploit a large amount of kind of the big data and the life log. On the other hand, because cell phone and smart phone are equipped with a GPS (global positioning system), it is easy to get and analyze GPS data only. So we focused on GPS in life log. In this paper, we propose configuration method for awareness services using habit model extracted from GPS. In order to confirm effectiveness our proposed solution, we compared the existing services with the awareness services of using habit model and evaluated our proposed solution. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA11851388 | |||||||
書誌情報 |
研究報告モバイルコンピューティングとユビキタス通信(MBL) 巻 2013-MBL-65, 号 34, p. 1-6, 発行日 2013-03-07 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |