KCCS、自動分析でおすすめTwitterユーザを紹介する「TwitLooper（β版）」実験サービス開始
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「TwitLooper」は、Twitterにおけるユーザの趣味・嗜好を学習・分析し、ユーザニーズに沿った情報を提供するiPhone・Android向けのTwitterクライアント。TwitLooperを利用することで、ユーザは匿名性を確保しながら、「フォロー」、ツイートの転載（リツイート、RT）、お気に入り登録などの行動履歴を基に、個人の趣味・嗜好に近いユーザやツイートを「おすすめ」として自動選別できる。今回公開されたクライアントは、今後ユーザの声を反映させながら継続的にバージョンアップされる予定。なお、今回の実験サービスではツイートのおすすめは実施されない予定だ。
KCCSでは個人の趣味・嗜好や状況（時間、場所、目的など）に応じた有益な情報の提供を可能とする新たなモバイルサービスの実現を目指しており、今回の実験サービスはその一環となる。今後の実証実験を通して得られたデータを基に、行動ターゲティング技術を発展させ、今後の新たなモバイルサービス提供へと活用する計画とのこと。
《冨岡晶》
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