利用者の嗜好性を２種類利用した縮約ルールによる学生向け賃貸物件推薦システムの開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS5-2

グループ名: 【C】平成27年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2015/08/27

タイトル(英語): Development of recommendation system in Rough set for a leasehold house for students based on two kinds of target user's preference

著者名: 湯本 真樹(近畿大学)

著者名(英語): Masaki Yumoto(Kinki University)

キーワード: 推薦システム|賃貸物件|条件検索|ラフ集合|縮約ルール嗜好性|Recommendation system|Leasehold houses|Conditional search|Rough set|Reducts rulePreference

要約(日本語): 学生向け賃貸物件を推薦するにあたり、大量の利用者情報や物件情報を利用せずに推薦を行う方法としてラフ集合と呼ばれる概念を利用して物件の属性情報に対する利用者の嗜好を利用する方法があり、条件検索と組み合わせて物件を推薦する方法が提案されている。しかしながらラフ集合による利用者の嗜好抽出は手間がかかり利用者の負担が大きい。本研究ではサンプル物件について１つずつ良し悪しを順に判断し、良い方の嗜好だけでなく悪い方の嗜好も利用して利用者の嗜好を把握する方法を提案する。この方法によりできる限り少ない数のサンプル物件の評価により利用者の嗜好を把握して物件推薦が可能になる。実証実験を通じて、従来の条件検索とラフ集合を利用した賃貸物件推薦システムに比べて満足度を維持しつつ推薦にかかる時間を平均で半分以下に削減することができた。

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