@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234317,
 author = {千葉, 愛斗 and 目黒, 諒 and 阿部, 亨 and 菅沼, 拓夫},
 issue = {16},
 month = {May},
 note = {幅広い年齢層に広く普及しているスマートフォンにおいては，利用者の年齢や利用習熟度の違いにより，全ての人が使いやすい UI の実現が困難である．これを解決するための一手法として，自己適応型 UI による UI の生成が提案されているが，複雑な UI を構成した際に操作効率が低下してしまうという課題が存在する．本研究の目的は，各ユーザに適応してスマートフォンの操作性を向上させることである．特に本研究では，ユーザの嗜好や操作特性に注目し，グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いることで，複雑なアプリケーションの UI でも，適応的制御によって生成された UI 構成を再調整することで，操作性を改善する手法を提案する．本発表では，提案手法の詳細設計について議論する．},
 title = {機械学習を用いた携帯型端末UIの適応的制御手法の設計},
 year = {2024}
}