@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218193,
 author = {柄澤, 匠 and 浜中, 智己 and 佐々木, 航 and 大越, 匡 and 中澤, 仁},
 issue = {14},
 month = {May},
 note = {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.},
 title = {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},
 year = {2022}
}