ユビキタス環境において動的なコンテクストに応じて知識情報をフィルタリングする推論エージェントの開発

近年，ユビキタスコンピューティングとセマンティックWebが注目されている．今後はユビキタス環境においてもメタデータの利用が想定され，それを介し，様々なものが膨大なセマンティックWebの意味ネットワークに接続されることになるだろう．我々はこれをユビキタスセマンティクスと呼んでいる．ユビキタスセマンティクスにおいては膨大な知識が存在する一方で，大半の知識は過渡的なものであると考えられる．またユーザのリアルタイムな要求を満たすためには，有用な知識を効率良く取得して推論することが必要である．そこで我々はユビキタス環境において動的に変化するユーザのコンテクストに追従して，必要な知識情報をフィルタリングすることで，ユーザへの即応性を実現する推論エージェントを提案する．また，アプリケーションとしてレシピ推薦システムを開発し，有用性を検証する