CAM法を用いた個人嗜好モデルに基づく商品推薦システム

摘要

本論文では，属性として感性語を割り当てる必要がある商品を，利用者の嗜好や主観を反映して推薦するために，知識辞書を用いたテキストマイニングと個人感性モデルのひとつである嗜好モデルを構築するCAM法[Murakami 01]を組み合わせた商品推薦システムを提案する．CAM (Category-guided Adaptive Modeling)法は，複数の属性変数とクラス変数から成るデータに対して，特徴量空間において，同じ事例は近くに異なる事例は遠くに配置されるような新しい属性を，クラス変数値が設定されている事例から生成することが可能な属性生成手法である．CAM法は商品の選好情報から嗜好モデル（個人感性モデル）を構築することが可能であり，生成する属性には任意の非線形関数を用いることが可能である．CAM法を用いて嗜好モデルを構築することにより，利用者層ではなく個人の嗜好や主観を反映した商品推薦システムを，比較的少ない利用者負荷で実現する事が可能になる．本論文の実験では，コスメ商品を対象とした商品推薦システムを構築し，利用者によるアンケート評価を用いて提案するシステムの有効性を確認した．なお，商品価格や商品仕様などの情報，商品の感性情報，利用者の選好情報は商品ロコミサイトなどからエージェント技術を用いて収集した．本論文は以下のように構成されている．2章で商品推薦システム，嗜好や主観を扱ったシステムに関する過去の研究を紹介し本論文との関連について説明する．3章ではエージェントに基づいたシステム構成と嗜好モデル構築のための商品の感性情報の収集，CAM法による嗜好モデルの構築に関して述べる．4章では嗜好モデルの評価実験と実験結果について述べる．最後に5章で今後の課題を述べる．