5A-1 ユビキタスシステムにおけるリコメンデーション技術の応用研究(数理モデルとデータマイニング,一般セッション,ソフトウェア科学・工学,情報処理学会創立50周年記念)
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概要
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リコメンデーション技術はデータマイニングの一つのカテゴリで、もともと人の嗜好性を評価して推奨するための技法研究である。このリコメンデーション技術をベースに多くのヒストリデータの中から新しい知識の発見や新商品の企画・開発およびマーケティングへの支援、情報セキュリティにおけるリスクの検知・警告などへの様々な応用を研究している。データ内の属性を抽出し、複数の属性間の重み付けをマトリックスで表現し、推奨すべき要素を優先付けする評価法の事例を紹介する。ユビキタスシステムの入手データの分析によって、ユビキタスシステムからユーザ各々の振る舞いに対してユーザ要求に近づけるために推奨を繰り返し、ユーザへ潜在的な嗜好の推定や気づきを与える。
- 2010-03-08
著者
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石野 正彦
福井工業大学工学部経営情報学科
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五月女 健治
法政大学ビジネススクール
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工藤 司
三菱電機インフォメーションシステムズ(株)
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工藤 司
静岡理工科大学総合情報学部人間情報デザイン学科
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石野 正彦
福井工業大学
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