顧客クラスが変化する推薦システムに関する一考察

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2017/06/01

タイトル(英語): A Note on Recommender System with Transitions of User Classes

著者名: 前田　康成（北見工業大学情報システム工学科），鈴木　正清（北見工業大学情報システム工学科），松嶋　敏泰（早稲田大学応用数理学科）

著者名(英語): Yasunari Maeda (Dept. of Computer Science, Kitami Institute of Technology), Masakiyo Suzuki (Dept. of Computer Science, Kitami Institute of Technology), Toshiyasu Matsushima (Department of Applied Mathematics, Waseda University)

キーワード: 推薦システム，マルコフ決定過程，顧客クラス，統計的決定理論，ベイズ基準　　recommender system，Markov decision processes，user class，statistical decision theory，Bayes criterion

要約(英語): In this research we apply Markov decision processes to recommender system with transitions of user classes. We propose a new recommender method which maximizes total reward with reference to a Bayes criterion.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.137 No.6 （2017） 特集：産業志向の情報処理技術

本誌掲載ページ: 815-816 p

原稿種別: 研究開発レター／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/137/6/137_815/_article/-char/ja/