本研究においては、情報推薦技術に関して「時間多様性のある推薦」を実現する手法に取り組んだ。位置情報を内包するSNS（ソーシャルネットワーキングサービス）、所謂LBSN(Location Based Social Networking)においては、いかに個人の嗜好に合わせたPOI（Point of Interest）を推薦するかが重要となる。POIの例としては、レストラン、観光スポット等が挙げられる。

本研究では、POIの訪問時間に着目し、POIの訪問時間の多様性を高めた推薦手法の研究を行った。具体的には、推薦を受けるユーザのアクティブ時間の分布に合わせて、当該分布を満たすようにPOIを推薦すると共に、推薦対象となるPOIについては当該POIがどの時間帯にどの程度訪問されているかという統計的情報を用い、POIの訪問時間に多様性が表れるように推薦POIを決定した。Gowallaデータセットを用いた実験結果から、提案手法は従来のUSGアルゴリズムと比較して、時間多様性を25.9%向上させ、精度低下を7.9%に抑えることができた。