ファジィ推論を用いた感性検索エージェントにおけるメンバシップ関数の最適化性能の検証

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タイトル別名
  • Membership Function Optimization of Kansei Retrieval Agents with Fuzzy Reasoning
  • ファジィ スイロン オ モチイタ カンセイ ケンサク エージェント ニ オケル メンバシップ カンスウ ノ サイテキ カ セイノウ ノ ケンショウ

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抄録

本研究では，感性検索システムにおいて，ファジィ推論を用いた感性検索エージェントモデルを提案している．感性検索システムでは，感性検索エージェントがユーザの好みのものを膨大なデータベースから検索する．感性検索エージェントは様々なデータに対するユーザの評価傾向からユーザの嗜好を学習する．本研究では，感性検索エージェントモデルにおいてファジィ推論を適用し，ユーザの嗜好をIf-thenルールで表現し，言語情報によりユーザの嗜好情報を得る．提案手法では，ファジィ推論におけるメンバシップ関数の中心値と尖度を，様々なデータに対するユーザの評価を基に遺伝的アルゴリズムにより最適化する．本研究では，数値シミュレーションにより，ユーザに提示するデータ数及びデータの特徴数について検証している．シミュレーション結果より，提案手法はユーザの評価傾向を学習するという観点より，有効性が示されている．

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