ユーザコンテキストを用いた献立推薦サービスにおけるデータ構成法と性能の評価

摘要

高次元の特徴量で表されるユーザコンテキスト用いた献立推薦サービスシステムの実装と評価について述べる．ユーザコンテキストと推薦候補の献立との類似度は，ベクトル空間モデルにおける内積に基づき計算される．高次元ベクトルの計算量を削減するためクラスタリング手法を用いる．推薦候補料理の食材ベクトルをk-means法により階層的クラスタリングし，探索木を作成する．処理時間と再現率の評価実験結果を通して有用性を示す．潜在意味インデキシングを用いて更に効率化する方法についても触れる．