技術本部 秋葉原ラボの高野です。2016/06/09に開催された人工知能学会全国大会にて、河津裕貴氏、鳥海不二夫准教授（共に東京大学大学院工学系研究科）との共同研究結果が発表されましたので、それについて報告いたします。
弊社で運営しているサービス（AbemaTV、AWA、アメーバピグ、アメーバブログ、ソーシャルゲーム）には多様な使用スタイルが存在し、そのすべてを把握し評価することは困難です。
本研究では、その多様な既知・未知の使用スタイルを発見し評価することを目的としたデータマイニング手法を開発しています。本発表ではソーシャルゲームに焦点を当て、そのプレイスタイルの発見を試みました。第一に隠れマルコフモデルを用いてユーザの抽象的な状態を抽出し、それの状態遷移ネットワークを構築、第二に、その状態遷移ネットワークのコミュニティをプレイスタイルと考えて分析し、その結果と考察を報告しました。
発表原稿
河津裕貴, 鳥海不二夫, 高野雅典, 和田計也, 福田一郎, "潜在状態ネットワークに基づくソーシャルゲームユーザの行動抽出", 第30回人工知能学会全国大会, 4D4-2, 2016.
関連発表
河津裕貴, 鳥海不二夫, 高野雅典, 和田計也, 福田一郎, "隠れマルコフモデルを用いたソーシャルゲームユーザの分類", 第35回ゲーム情報学研究会, 2016.
参考