競争型情報推薦システムとその合理的推薦手法(<特集>ソフトウェアエージェントとその応用論文)
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概要
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現在,インターネット上の多様で膨大なWeb情報の中から利用者が自らの要求を満たす情報を人手するための手段として,検索エンジンが広く利用されている.しかしながら検索エンジンは利用者の要求がキーワードによって明確に表せないような場合には有用であるとはいえない.そこで,システム側から利用者側に興昧のありそうな情報を提供する手段として情報推薦システムが注目されている.本論文では個別の情報源をもつ複数のエージェントがキャラクタを介して利用者とインタラクションしながら,競争的に利用者に情報の推薦を行う競争型情報推薦システムを提案する.競争型情報推薦システムでは,各エージェントが単に自律的に推薦を行うだけでは,利用者にとって望ましい情報が推薦されなかったり,利用者がそれを入手するまで多くのやり取りが必要になる場合も考えられる.そこで本論文では,推薦情報から得られる利用者の効用を多属性効用関数で表現し,エージェントが各属性に対する重みを学習しながら,利用者にとって望ましい情報のみを推薦する合理的推薦手法を提案する.更に,エージェントの情報推薦戦略として,自己の利得を優先する利得優先型,利用者の効用学習を優先する学習優先型の戦略を示し,利得優先型が優れていることを評価実験を通して示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-08-01
著者
-
北村 泰彦
関西学院大学理工学部
-
辰巳 昭治
大阪市立大学
-
辰巳 昭治
大阪市立大学大学院工学研究科電子情報系専攻
-
辰巳 昭治
大阪市立大学 大学院 工学研究科
-
辰巳 昭治
大阪市大
-
阪本 俊樹
大阪市立大学大学院工学研究科
-
北村 泰彦
関西学院大学
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