抄録
画像や音楽，香水，アパレルなどの検索を行う場合，従来からのキーワード検索では検索者の求める対象を探し出すことが難しい．このような検索に対しては，感性語による検索や複数の感性語毎に設定された値，感性ベクトルを用いて検索する手法が提案されている．しかし，検索者の主観的な感性イメージと検索システムに設定された感性イメージとのギャップにより，希望通りの対象を検索できない場合があるという課題がある．本論文では，検索者の過去の検索履歴とファジーモデリングを用いて，検索者の主観的な感性イメージと検索システムに設定された感性イメージとのギャップを自動学習し修正する手法を提案する．この自動修正により，従来のアンケート的な方式と異なり，Webなど不特定多数の手間を嫌うユーザでも意図した検索を行えることが期待できる．小規模な評価ではあるが，数回でユーザのイメージに近づき，提案手法により短期間で満足な検索が可能となった．
