ファジィ推論を用いた感性検索エージェントにおけるファジィルールの最適化

抄録

本研究では，ファジィ推論を用いた感性検索エージェントモデルを提案し，ファジィルールの最適化性能について検証している．感性検索エージェントモデルは，各ユーザの検索対象のものに対する感性評価を模倣する．先行研究では，数値シミュレーションにより，ファジィ推論のメンバシップ関数のみを最適化することで，ユーザの評価基準を学習し，ユーザの好みのものを提示するという観点での有効性が示されている．しかし，この先行研究ではファジィルールは最適化されていない．そこで，本研究では，ファジィルールを最適化することによる感性検索エージェントの最適化性能を検証している．その結果，提案手法は，ユーザの評価基準の学習における観点で有効性が示されている．