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ユーザ動作を基にしたデータ間関連度とデータ着目度算出機構の構築

ユーザ動作を基にしたデータ間関連度とデータ着目度算出機構の構築. 大澤　亮. アウトライン. 背景・問題意識 目的 アプローチ 関連研究 設計 実装 評価 今後の展望とまとめ. 背景. 近年，様々な情報が電子化され，ユーザは PC 上で多くのデータを閲覧するようになった 文書，画像，音声 ユーザは過去読んだデータを再度読む可能性がある. 問題意識. 履歴の一覧表示では目的データをなかなか見つけられない. 目的. 通常作業中のユーザに手動操作を要求しない手法で，履歴データ検索を効率化すること. アプローチ. ユーザ動作を基に，

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ユーザ動作を基にしたデータ間関連度とデータ着目度算出機構の構築

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Presentation Transcript

  1. ユーザ動作を基にしたデータ間関連度とデータ着目度算出機構の構築ユーザ動作を基にしたデータ間関連度とデータ着目度算出機構の構築 大澤　亮

  2. アウトライン • 背景・問題意識 • 目的 • アプローチ • 関連研究 • 設計 • 実装 • 評価 • 今後の展望とまとめ

  3. 背景 • 近年，様々な情報が電子化され，ユーザはPC上で多くのデータを閲覧するようになった • 文書，画像，音声 • ユーザは過去読んだデータを再度読む可能性がある

  4. 問題意識 • 履歴の一覧表示では目的データをなかなか見つけられない

  5. 目的 • 通常作業中のユーザに手動操作を要求しない手法で，履歴データ検索を効率化すること

  6. アプローチ • ユーザ動作を基に， • データ間関連度を自動算出し関連検索を提供 • データ着目度を自動算出し，着目度順にソートする • ユーザ動作とは，ユーザがデータを参照している際の作業動作

  7. 関連検索 • Googleの関連ページ機能

  8. ユーザ動作を基にした関連検索 • hoge.docを作っていたときに参照していたWebサイトを探す • 記憶は連想からなるので有効 hoge.doc 関連検索

  9. ソート機能

  10. １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ １０ 11 12 13 14 15 16 17 18 ユーザ動作を基にした着目度順のソート機能 • ユーザが過去に注目したデータを上位にするようにソート • 着目したデータを再度閲覧する可能性が高いためある程度有効

  11. 関連度算出に利用するユーザ動作 • データアクセス • 同時刻に参照していたデータは関連が深いとする． • テキスト内検索 • 同語句をデータ内で検索した場合，それらのデータ同士は関連が深いとする． • クリップボード利用 • データAでクリップボードにコピーし，データB にペーストした場合，データA とデータB は関連が深いとする．

  12. 着目度算出に利用するユーザ動作 • データアクセス • アクセス時間 • アクセス回数 • クリップボード使用回数 • 選択文字列反転回数 • キーボード，マウスによる入力 • ユーザが席を離れていないか監視 • ウィンドフォーカスの変更 • ウィンドウにフォーカスがあたっているか

  13. 相関を利用したフィルタ • ユーザが明示的にレーティングしたデータに対してユーザ動作との相関を求めフィルタを作成する ユーザA ユーザB

  14. 関連研究 • データ間関連度自動算出 • 興味空間ブラウザ • データ着目度自動算出 • Web検索履歴を用いたブラウジング支援ツール

  15. データ間関連度自動算出 • 大阪市立大学の前田氏による興味空間ブラウザ • 数量化Ⅲ類を用いた 意味分類 • 意味的な分類と併用 は可能

  16. データ着目度自動算出 • 関西大学の原田氏によるWeb検索履歴を用いたブラウジング支援ツール • 資料着目度を閲覧回数，閲覧日時，参照時間から算出 • 本研究ではユーザの癖の学習機能がある

  17. DMemFidner概要 関連検索と着目度によるソート機能を もった検索の提供 ユーザ データ検索アプリケーション データ間関連度と データ着目度の提供 DMemFinder メタ情報 データベース イベント通知 アプリケーション

  18. 実装概要 DMemSeach データ間関連性と データ着目度の提供 DMemFinder イベント通知 イベント通知 Open Office サービスマネージャ Firefox エクステンション OpenOffice.org Firefox

  19. 実装環境

  20. 機能説明

  21. 実験と評価 • 有用性の検証 • 関連度 • 着目度 • パフォーマンス評価

  22. 有用性の検証 • 関連度 実験1．関連検索は有効に働くか • 着目度 実験2．利用したユーザ動作は適切だったか 実験3．着目度を用いたフィルタは有効に働くか

  23. 被験者基本情報

  24. 実験１．関連検索は有効に働くか • 数日間，DMemFinderを使い，履歴を蓄積する． • OpenOfficeでレポートを作成する • レポート作成中に閲覧したWebサイトのURLをレポートにコピー • レポートデータをキーにして関連検索を実行 • コピーしたURLが何位に表示されるか調べる

  25. 実験結果と考察 参考文献URL表示順位（位） 平均母集団312.5

  26. 実験2．利用したユーザ動作は適切だったか • 一定期間Webを参照，各ページをレーティングしてもらう． • レートの値と各項目の相関係数を算出する．

  27. 実験結果と考察 各項目と着目度の相関係数（-1～1）

  28. 実験3．着目度を用いたフィルタは有効に働くか実験3．着目度を用いたフィルタは有効に働くか • 実験2で算出した相関係数を基にフィルタを作成する． • 実験1で作成したレポートをキーにして再度関連検索を行う． • 実験1の結果と比較する

  29. 実験結果と考察 参考文献URL表示順位（位） フィルタ使用時の参考文献URL表示順位（位）

  30. 有用性検証のまとめ • 関連度 実験1．関連検索は有効に働くか →適切に動作 • 着目度 実験2．利用したユーザ動作は適切だったか →特定のユーザ動作は利用可能 実験3．着目度を用いたフィルタは有効に働くか →今回は効果があった

  31. パフォーマンス評価 • データ保存量が増えたときにどうやって対策をするか考察する 測定環境

  32. 測定結果 時間（msec) 保存URL数（個）

  33. 考察 • アンケートの結果2.8sec以上検索に時間がかかると半分以上の人がストレスを感じる 先ほどの図から検索対象 URLを1000個以内にする 必要がある． • 1日のWebページ参照平均は47.6ページ →20日間隔でアーカイブ

  34. 今後の展望 • 状況によるフィルタの付け替え • blogを読んでいるときの動作からフィルタを作成 →blogを検索するときに利用 • ニュースを読んでいるときの動作からフィルタを作成 →ニュースサイトを検索するときに利用

  35. 今後の展望 • データクラスタリング • ex.アクセス回数が多いが一回あたりの参照時間が短いページ • 情報共有化 • 他人と関連度，着目度の共用

  36. まとめ • ユーザ動作を基にデータ間関連度とデータの着目度算出を自動で行うミドルウェアDMemFinderを構築し，評価を行った

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