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2017年12月3日日曜日

(1076) モバイルコミュニケーション / 「ソーシャルシティ」(7) (放送大学)


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(K0217)  趣味(4)  / トライアングル理論(17) <定年後>
http://kagayakiken.blogspot.jp/2017/12/k0217-4-17.html
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目標&ポイント

===== 引用はじめ
 まちにおいて、人々の行動や状況を把握するために有効な手段として、モバイル通信(モバイルコミュニケーション)の利用がある。
 この章では、このような目的で利用されるモバイル通信ネットワークの構成要素や通信携帯について概説する。
 さらに、モバイルコミュニケーションを用いた日常行動の把握やサービスの応用について、代表的なものを取り上げて解説する。
===== 引用おわり

 

目次 / 第7章 モバイルコミュニケーション

1.  携帯情報通信端末の利用
2.  モバイル通信により実現するサービス
3.  レコメンドの手法とアルゴリズム

 

<各論>

1.  携帯情報通信端末の利用

(1) 携帯情報通信端末
 図7-1のように、通信部分と情報処理部分、外部とのインタフェースのある持ち歩きのできる端末のことで、携帯電話やスマートフォンのように日常生活シーンにおいても広く普及している。

(2) モバイル通信
 地上で利用されている携帯電話に代表される無線通信ネットワークは、移動端末(携帯電話端末など)と基地局が通信を行うことにより実現されている。

(3) クラウドネットワークとモバイルセンシング
   サーバーがどこにあっても関係がなく、あたかも雲の中のコンピュータで計算を行ってもらっているような状況が生じ、このことを「クラウドコンピューティング」と呼ぶ。このクラウドコンピューティングを実現しているネットワークは「クラウドネットワーク」と呼ばれている
   私たちが所持する携帯情報通信端末の使用者との接点(ヒューマンインタフェース)とクラウドネットワーク上の情報処理システムを通して、使用者の行動やその周囲の状況のモニタリング(「モバイルセンシング」)が可能になる。

 
2.  モバイル通信により実現するサービス

(1) ライフログ
 日常生活における個人の活動を、保存し検索できるようにすることを目的に、デジタルデータとして記録(log)すること

(2) ソーシャルネットワーキングサービス
 FacebookTwitterに代表される、登録された利用者同士が交流できるwebサービス

(3) レコメンデーション
 次節参照

 
3.  レコメンドの手法とアルゴリズム

 個人の趣味や嗜好の多様化が進む中で、単にベストセラーや売れている商品を紹介することに限界を生じたことから、ユーザー毎の嗜好に応じて異なる推薦を行う個人化推薦が生まれた。

 個人化推薦を実現する前提として、システムはユーザーについて何らかの情報を持つ。その取得したユーザーのプロファイルをもとに推薦を行う方法は、二つある。

   内容ベースフィルタリング
 アイテムそのものの情報を利用する
   協調フィルタリング
 他の類似したユーザーの行動をもとに推薦を行う

 
出典

川原靖弘、「第7章 モバイルコミュニケーション」、川原靖弘・斎藤参郎、「ソーシャルシティ」、放送大学教材(‘17)

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