協調フィルタリングを利用した作業支援システムの行動選択

摘要

本稿では，作業支援システムにおいて，協調フィルタリングによって支援の適不適を予測することで．ユーザに適した支援を選択する手法を提案する．この枠組みでは，協調フィルタリングの従来の応用例との違いとして，入力（提示した支援の適切さの推定値）に多くの誤差が含まれること，また，一回の支援ではなく一連の作業支援全体として良い支援を選択する必要があるという点が問題となる．本研究では，この二つの問題に対処する方法を提案し，調理支援システムを想定した実験によりその性能を検証した．その結果，アイテムベース協調フィルタリングと平均法を併用したアルゴリズムが良い性能を示すこと，また，これに加えてプローブ効果を考慮した支援選択法を用いることで，作業支援全体としてより適切な支援選択が可能になることがわかった．%This paper presents a novel idea of utilizing recommendation algorithms, for support selection in a task support system. In this framework, appropriate supports can be selected based on ratings by collaborative filtering, considering one action of support as one item of recommendation. And we discuss differences between task support systems and recommendation systems: the amount of rating error is critical; the performance should be measured for the whole supports. Therefore, we propose novel collaborative filtering algorithms robust to rating error and an algorithm to select supports appropriate as the whole task supports. We conducted experiments on performance evaluation of proposed algorithms in a cooking support environment. The results showed that an algorithm composed of Item-based Collaborative Filtering and Average method gives good performance, and probing effect improves the performances of most of the algorithms.