文献

J-GLOBAL ID：201402255921632746   整理番号：14A1010287

推薦対象ユーザのクラスが未知の推薦問題におけるマルコフ決定過程を用いた推薦システムに関する一考察

A study of a MDP-based recommender system when the class of user who is recommended items is unknown

著者 (4件)： 岩井秀輔 (早稲田大) ,  宮希望 (早稲田大) ,  前田康成 (北見工大) ,  松嶋敏泰 (早稲田大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 114  号： 138(IT2014 11-40)  ページ： 49-54  発行年： 2014年07月10日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
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： 推薦システムとは,ユーザにとって有用と思われる対象,情報,または商品などを選び出し,それらを利用者の目的に合わせた形で提示するシステムのことである。従来,推薦は一回のみとし,推薦に対するユーザの購入商品は考慮しない研究が主だったのに対し,推薦結果を考慮する研究も行われるようになった。その一つに,推薦問題にマルコフ決定過程を適用した研究がある。さらに,この研究に対し統計的決定理論を適用した研究も行われている。これらの研究では,事前に複数人のユーザから得られた購買履歴データと,推薦を行うユーザの購入商品は同じ確率分布に従うという仮定を置いている。これに対し,本研究では購買履歴データを得た複数のユーザおよび推薦対象のユーザは類似性によって分けられたクラスのいずれかに属するものとし,クラスによって購入商品の従う確率分布が異なると仮定する。その上で,事前に購買履歴データを得る複数のユーザに関してはそれぞれ属するクラスが既知,推薦対象ユーザに関してはクラスが未知という場合を考える。そして,マルコフ決定過程と統計的決定理論を適用し,推薦対象ユーザの購買履歴データが更新されるごとにベイズ基準を最大にする決定関数を求めることで決定関数を逐次更新する。(著者抄録)

シソーラス用語： *情報システム ,  *Markov過程 ,  決定理論 ,  情報 ,  確率分布 ,  類似性 ,  Bayes推定 ,  クラスタ化 ,  環境 ,  購買
準シソーラス用語： *Markov決定過程 ,  クラスタリング ,  購入 ,  購買履歴情報 ,  *推薦システム ,  統計的決定理論 ,  未知環境

分類 (1件)： マーケティング  (KA06020W)

引用文献 (16件)：

• 神嶌敏弘, “推薦システムのアルゴリズム(1),” 人工知能学会誌, vol.22, no.6, pp.826-837, 2007.
• 神嶌敏弘, “推薦システムのアルゴリズム(2)”, 人工知能学会誌, vol.23, no. 1, pp.89-103, 2008.
• 神嶌敏弘, 推薦システムのアルゴリズム(3), 人工知能学会誌, vol.23, no.2, pp.248-263, 2008.
• 桑田修平, 統計的学習に基づく推薦方式に関する研究, 早稲田大学博士論文, 2012.
• Thomas Hofmann, “Latent Semantic Models for Collaborative Filtering,” ACM Trans. Information Systems, vol.22, no.1, pp.89-115, 2004.

タイトルに関連する用語 (4件)： 推薦 ,  クラス ,  マルコフ決定過程 ,  推薦システム