実世界での利用を考慮した図書推薦モデルの提案と評価

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タイトル別名
  • ジツ セカイ デ ノ リヨウ オ コウリョ シタ トショ スイセン モデル ノ テイアン ト ヒョウカ
  • A Book Recommendation Model for Ubiquitous Computing
  • コンテキスト・実空間支援とネットワークサービス

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抄録

オンライン書店にはない実世界書店の特徴は，本を触って読むことができることである．このような行為は，本に対する興味を増加させ，購買を促進させると考えられている．そこで，多くの本をユーザに触ってもらうためには本の推薦が有効であると考え，その推薦モデルについて提案する．オンライン書店を対象とした本の推薦は，従来から様々なものが提案され，またすでに実現されている．その推薦モデルは，膨大な購買履歴や書籍量を効率的に扱うことを目的とした確定的なモデルがよく利用されてきた．しかし確定的なモデルではユーザの行動に応じてモデルが即座に改善されていくような，動的な振舞いをすることはできない．本研究で提案する推薦モデルでは，確率モデルを用いてモデルを構築し，ユーザの行動に対して確率推論という形で動的に対応することが可能である．本稿では，提案するモデルについて述べ，そして実物の本を推薦できる実験システムによってそのモデルを評価した結果を示す．

The advantage of a real bookstore over an online bookstore is that user can touch and read books. In general, such behavior helps user to increase the magnitude of an interest of a book and enhance purchasing it. In order for user to touch and read many books, we focus a book recommender system for real bookstore and propose a recommendation model for the system. The recommendation model used on online bookstores is often deterministic during execution because the one of the main purpose of the recommendation model is to reduce computational complexity in order to handle huge amount of the book information and buying histories by users. However, the model cannot handle dynamic behavior of users. Our proposed model, in contrast, can handle it using probabilistic model. In the article, we describe our proposed model and show the results from experiments that is performed in real bookstore simulation environment.

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