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講演抄録/キーワード
講演名 2021-03-01 09:20
時系列を考慮したモバイルユーザのコンテキスト分析と推定手法の比較検討
清水寛生菅沼 睦亀山 渉早大CQ2020-107
抄録 (和) 近年,顧客行動分析等の分野において,モバイルユーザの行動分析への需要が高まっている.筆者らの研究では,生体情報を含むセンサデータを用いて様々な機械学習によってモバイルユーザのコンテキストを分析及び推定する実験を行い,時系列を考慮した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって97%を超える推定精度が得られている.しかしながら,被験者が2名と少なく,機械学習の各種パラメータの最適化についての検討が不十分であった.そこで,本稿では,8名の被験者による実験を行い,CNNを含んだ様々な機械学習のパラメータを検討し,コンテキストの分類精度を比較検討した.その結果,多くの被験者でCNNによるマクロ平均F1値が最も高く,その値も98%を超えたことから,時系列を考慮した解析手法の有用性及び汎用性が示唆された. 
(英) Recently, the demand for analyzing mobile user’s activities has been increasing in the fields such as customer behavior analysis. In our previous study, we conduct mobile user’s context analysis and estimation using various sensor data of mobile phone and user’s bio-signals, and achieve the accuracy of more than 97% by applying convolutional neural network (CNN) considering the time series of data. However, the number of subjects is limited to 2, and the optimization of various parameters for machine learning methods is not sufficiently studied. So, in this paper, we increase the number of subjects to 8, and compare the accuracy of context analysis and estimation by examining various parameters for machine learning methods including CNN. The results show that CNN achieves the highest macro F1-score for many of the subjects where its values are more than 98%. Therefore, it is suggested that the proposed methods considering the time series of data are effective and versatile.
キーワード (和) モバイルユーザ / 行動分析 / コンテキスト分析 / コンテキスト推定 / 生体情報 / センサデータ / CNN /  
(英) Mobile User / Behavior Analysis / Context Analysis / Context Estimation / Bio-signal / Sensor Data / CNN /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 392, CQ2020-107, pp. 1-5, 2021年3月.
資料番号 CQ2020-107 
発行日 2021-02-22 (CQ) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード CQ2020-107

研究会情報
研究会 MVE IMQ IE CQ  
開催期間 2021-03-01 - 2021-03-03 
開催地(和) オンライン開催(崇城大学から変更) 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 五感に訴えるオンラインメディアとその評価,および一般 (魅力工学(AC)研究会協賛) 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CQ 
会議コード 2021-03-MVE-IMQ-IE-CQ 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 時系列を考慮したモバイルユーザのコンテキスト分析と推定手法の比較検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Comparison of Context Analysis and Estimation Methods for Mobile Users Considering the Time Series of Data 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) モバイルユーザ / Mobile User  
キーワード(2)(和/英) 行動分析 / Behavior Analysis  
キーワード(3)(和/英) コンテキスト分析 / Context Analysis  
キーワード(4)(和/英) コンテキスト推定 / Context Estimation  
キーワード(5)(和/英) 生体情報 / Bio-signal  
キーワード(6)(和/英) センサデータ / Sensor Data  
キーワード(7)(和/英) CNN / CNN  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 清水 寛生 / Hiromi Shimizu / シミズ ヒロミ
第1著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 菅沼 睦 / Mutsumi Suganuma / スガヌマ ムツミ
第2著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 亀山 渉 / Wataru Kameyama / カメヤマ ワタル
第3著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
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講演者
発表日時 2021-03-01 09:20:00 
発表時間 25 
申込先研究会 CQ 
資料番号 CQ2020-107 
巻番号(vol) 120 
号番号(no) no.392 
ページ範囲 pp.1-5 
ページ数
発行日 2021-02-22 (CQ) 


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