人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第24回 (2010)
セッションID: 3C3-3
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セレンディピティに基づく推薦システム
*佐藤 史盟大瀧 篤服部 清彦佐藤 寛之髙玉 圭樹
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抄録

本研究では,ユーザの初期の好みに近い推薦を効率的に見せることによって,真の好み発見を支援するシステムを考案し,その有効性を検証する.具体的には,(1)初期の好みに近い商品を,別のカテゴリから探し推薦する機構,(2)好みの変化を促すため,入力された選択基準の一部を削除・追加する機構の二つを家電製品の推薦システムに実装し,被験者実験を行った結果, 約8割の被験者の真の好み発見を支援することに成功した.

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© 2010 一般社団法人 人工知能学会
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