A Context-Aware Recommender System for AR-based Shopping Support
安藤力哉, 大囿忠親, 新谷虎松


現実空間内での購買支援において,AR(Augmented Reality)技術を用いて現実世界の物体に関する関連情報の提示は有益である.物体の関連情報を取得する際に,単に対象物体に関する画像や文字を検索するのは不十分であり,状況に応じた適切な情報源の選択が必要となる.情報源の選択に関しては,選択的メタサージエンジン[1] が利用可能であるが,AR における検索を考慮すると,現実空間の状況を扱うための新たな技術が必要である.本研究では,AR に基づく購買支援システムの試作を通じて,AR に適した選択的メタサーチエンジンの実現方法を明らかにすることを目標とする.本稿では,AR を用いた購買支援のための,選択的メタサーチエンジンを利用した状況依存な推薦システムについて議論する.
AR (Augmented Reality) technologies enable us to support shopping in the real world by presenting relevant information about recognized objects. When acquiring related information of objects, it is insufficient to simply search for images or characters related to the objects. It is necessary to select an appropriate information source from multiple dedicated information sources according to the context. Regarding the selection of information source, a selective meta search engine can be used. In this research, we aim to realize a new selective meta search engine considering the context in the real world to take advantage of AR technologies through a development of an AR-based shopping support system. This paper discusses a design of the selective meta search engine for AR applications.