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J-GLOBAL ID：201302271252728340   整理番号：13A1928659

個人の感性モデルを推定する商品推薦システム

Interactive Recommender System to Estimate Personal User’s Kansei Models

著者 (6件)： 宮地正大 (同志社大) ,  田中美里 (同志社大) ,  山本詩子 (同志社大) ,  廣安知之 (同志社大) ,  三木光範 (同志社大) ,  横内久猛 (同志社大)
資料名： 同志社大学理工学研究報告  (Science and Engineering Review of Doshisha University)
巻： 54  号： 3  ページ： 202-210  発行年： 2013年10月31日 
JST資料番号： F0617A  ISSN： 0036-8172  CODEN： DDRKA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 膨大なコンテンツ情報の中からユーザが求めるコンテンツを推薦するシステムは,多く協調フィルタリングを採用している。しかし,膨大なコンテンツデータと個人の好みの合致は難しい。加えてユーザの個人感性モデルに基づき,遺伝的アルゴリズム(GA)を用いる推薦システムが研究されているが,このモデルは扱い得る項目が限定され,また,通常のGAによる推定では設計変数が膨大になる。本論文では,対話型遺伝的アルゴリズム(iGA)を推定に用いるシステムを提案した。コンテンツを表すワード群を抽出し,これらのワード群をコンテンツパラメータとして指定する。次に,ノード間距離がノード間の類似性によって定義するコンテンツパラメータネットワーク(CPN)を構成する。CPNにおけるデザイン変数の探索を通じてiGAはユーザの感性モデルを推定し,ユーザに最も適すると思われるコンテンツを推奨する。実験では,提案方法によりユーザに推薦した製品は,ユーザが既に選択していた製品の特性に類似していることが分かった。

シソーラス用語： *情報システム ,  モデル ,  *情報検索 ,  情報収集 ,  方法論 ,  遺伝的アルゴリズム ,  検索 ,  *好み ,  情報
準シソーラス用語： *コンテンツ検索 ,  *ユーザの好み ,  感性モデル ,  協調フィルタリング ,  個人適応 ,  商品情報 ,  *情報推薦システム ,  対話型遺伝的アルゴリズム ,  類似性検索

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 個人 ,  感性モデル ,  推定 ,  商品 ,  推薦システム