著者

天野 庄平 工藤 康生 村井 哲也

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 第23回ファジィシステムシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.809, 2007 (Released:2009-01-14)

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本研究では著者らが開発したラフ集合を用いたレコメンデーションシステムに可変精度ラフ集合モデルを導入する. ラフ集合を用いたレコメンデーションシステムでは, 縮約と決定ルールに基づく推論を用いることで,商品検索システムでユーザが指定した検索条件に該当する商品以外にも,ユーザが好むと思われる商品を提案する. しかし,従来のシステムでは検索条件と関連性の低い商品も多く提案されてしまうという問題点があった. この問題を解決するために本研究では, 可変精度ラフ集合モデルを用いた新たな提案手法を導入し,その有効性を実験により検証する.