| タイトル | 推薦システムにおける新規顧客問題に関する一考察 |
|---|---|
| 著者 | 前田康成 、山内翔 、鈴木正清 、松嶋敏泰 |
| 年度 | 2017 |
| 形式 | 論文誌 |
| 分野 | 知識情報処理 |
| 掲載雑誌名 | バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌 |
| 掲載号・ページ | Vol.19, No.2, pp.13-19 |
| 掲載年 | 2017 |
| 掲載月 | 12 |
| アブスト （日本語） |
査読有 DOI: https://doi.org/10.24466/jbfsa.19.2_13 推薦システムにおける従来研究では確率モデルとしてマルコフ決定過程が採用されている．当該従来研究ではベイズ基準のもとで総利得が最大化されているが，新規顧客に対する質問方法は検討されていない．また，新規顧客に対する質問方法を検討している従来研究もあるが，当該従来研究では総利得の最大化は検討されていない． そこで，本研究ではマルコフ決定過程を推薦システムにおける新規顧客に対する質問に適用し，総利得をベイズ基準のもとで最大化する質問方法を提案する．提案アルゴリズム中では，最適化手法として動的計画法を用いる． |
| アブスト （英語） |
In previous research of recommender system Markov decision processes are used in order to represent recom-mender system. Total reward is maximized with reference to a Bayes criterion. In the previous research a ques-tionnaire method for a new customer is not studied. In other previous research a questionnaire method for a new customer is studied, but the total reward is not maximized. In this research we apply Markov decision processes to questionnaire for a new customer in recommender system. We propose a new questionnaire method which maximizes the total reward with reference to the Bayes criterion. In the proposed method dynamic programming is used. |
| 備考 （日本語） |
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| 備考 （英語） |
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| 論文原稿 | |
| 発表資料 |
