Recommendation

2019年3月29日 2019年8月20日

現在、世の中には様々なソーシャルメディアおよび関連サービスが次々と登場し、我々の生活を豊かに彩ってくれております。本研究室では、これらのサービスを単体でとらえるのではなく、なんらかの形で有機的に連動させることで、さらなる価値を生み出すサービスについて、日々研究を行っております。

その一つの事例として、企業との共同研究で作り上げたサービスが、以下のFourDiaryというサービスになります。
FourDiaryは、iPhoneのGPS機能を利用し、ユーザが一定時間滞在した場合に、当該スポットにおいてイベントが発生したと推定します（これをモーメントと呼んでいます）。このモーメントを思い出の一つとして記録するとともに、当該スポット周辺に関するローカルニュース、近隣おすすめスポット、Twitterなどをユーザの好みにあわせて推薦するという機能を搭載しております。本研究室では、主に、この多様なメディア（ローカルニュース、近隣おすすめスポット、Twitter）推薦部分を、いかに少ないユーザの履歴から精度高く推薦するのに注力し、研究を行いました。

右に示す図が、FourDiaryのアプリケーション（iPhone）側と、レコメンデーションサーバとの連動を示しております。図にすると簡単そうに見えますが、実際には、iPhoneからのリクエストに対して200ms以内にレスポンスを返さなければならないという厳しい制約の下、このプロジェクトに従事したメンバは、自身のアルゴリズムを洗練させなければならず、まさに血と汗と涙の結晶と言えます。