評価

図5.3 A〜Eの推薦時間実験結果

図5.4 F〜Jの推薦時間実験結果

均139秒となった. この結果から,平均して96秒の推薦時間を短縮することができた.

5.3 評価

提案方式を用いることにより,ユーザの嗜好に合ったクーポンを取得するまでの時間を短 縮することに成功した. しかし,適合率には個人差が大きく見られた. 原因として,ユーザの

5.3 評価

ログ量の違いが考えられる. 適合率80％と高い適合率だったユーザBは,アクティブなユー ザであり,1週間で様々なところへ行き,その都度チェックインしていた. しかし,適合率が30

％と低い数値だったユーザDは通っている学校と自宅間のコンビニなどしかチェックインし ておらず,外出してもチェックインを忘れてしまったりとログ量が極端に少なかった. このこ とより,提案方式はユーザのログ量に結果が大きく左右されてしまう可能性がある.

第 6 _章

おわりに

本論文では,クーポンの定義や検索方法について述べ,その際に起こる問題点と,解決方法 に用いる位置情報サービスの概要について述べた. クーポン検索の問題点に関するアプロー チ手法として,位置情報SNSに蓄積されている情報からユーザの行動パターンと嗜好を抽出 し,クーポンを選択する方式を提案,構築した. 今後の課題として以下の点があげられる.

• クーポン選択条件の検討

本論文では,クーポンを選択する際の条件として,位置情報,カテゴリ,スポット名を用 いている. しかし,ユーザの中にはチェックイン頻度の高いスポット名よりも商品の金額 の安い方を推薦して欲しいニーズもある. 今後はそういった部分も考慮してクーポン選 択の条件を検討していく必要がある.

• ^{推薦枚数の検討}

提案方式では一度の推薦で3枚のクーポンを提示している. しかし,本当に3枚でいい のか,5枚,10枚推薦した方が有用でないのかといった疑念があるため, 今後は一度に提 示するクーポンの枚数を検討する.

• クーポン推薦タイミングの検討

構築したシステムはスマートフォン向けのアプリケーションである. アプリケーション をユーザが起動した際に起動した時間や位置情報に合わせて選択したクーポンを推薦し ている. 実用性を高めるために,今後はユーザの予定や位置情報に合わせてプッシュ通 知する方式の検討も必要となる. 今後はユーザにクーポンを通知するタイミングについ ても検討する必要がある.

今後は以上の点を検討し,更に実用的なシステムを構築していく必要がある.

謝辞

本研究の遂行と論文作成にあたって，言葉では言い表せないほどの御指導，御助言をいた だきました高知工科大学フロンティア工学コース 清水明宏教授に心より感謝し厚く御礼申 し上げます．本研究の副査を担当していただいた高知工科大学フロンティア工学コース 渡 邊法美教授，古沢浩教授に深く御礼申し上げます．また，本研究において有益な御助言をい ただきました本大学院高田研究室修士課程2年の上村祐加氏には言葉では言い表せないほど 感謝しております．心より御礼申し上げます．最後に，有益な議論を交わしていただいた高 知工科大学 清水研究室の関係者各位に深く感謝いたします．皆様がいなければこの論文を 書き上げることは出来なかったと思います．心より厚くお礼申し上げます．私と関わり，支 え，応援し，時に叱咤激励してくださった研究室，情報システム工学科，フロンティア工学 コースの全ての方に感謝するとともに，これからの隆盛を願います．以上をもって謝辞とさ せていただきます．ありがとうございました．