ソフトクラスタリングに基づく大域的レコメンデーションの検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18113

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2018/09/27

タイトル(英語): Global recommendation based on soft clustering

著者名: 兵頭 幸起(横浜国立大学),伊藤 豪(横浜国立大学),石原 憲之(横浜国立大学),濱上 知樹(横浜国立大学),寺尾 勇一(リゾートトラスト),林 慧子(リゾートトラスト),佐野 貴洋(リゾートトラスト),竹林 奈々子(リゾートトラスト)

著者名(英語): Koki Hyodo(Yokohama National University),Go Ito(Yokohama National University),Noriyuki Ishihara(Yokohama National University),Tomoki Hamagami(Yokohama National University),Yuichi Terao(resorttrust Co., Ltd.),Chieko Hayashi(resorttrust Co., Ltd.),Takahiro Sano(resorttrust Co., Ltd.),Nanako Takebayashi(resorttrust Co., Ltd.)

キーワード: 協調フィルタリング|トピックモデル|ソフトクラスタリング|ファジィｃ－ｍｅａｎｓ法|大域レコメンデーション|ケアマネジメント|Collaborative Filtering|Topic model|Soft clustering|Fuzzy c-means method|Global recommendation|Care management

要約(日本語): 現在，介護支援専門員が介護計画を作成しているが，主観や経験に依存するため介護計画を推薦する，介護計画作成支援システムへの需要が高まっている。しかし，属性数や特徴語数の差に起因するコールドスタート問題が生じ適切な推薦が困難である。本研究では，ソフトクラスタリングに基づく大域スコアを用いることで問題の緩和を図った。既存手法である協調フィルタリングのボトムアップが達成され提案システムの有効性が示された。

要約(英語): Care managers prepare care plans, but demand for care plan recommendation systems is increasing because it depends on subjectivity etc. However, a cold start problem arises due to the difference in the number of attributes. In this research, we alleviate this problem by using global scores based on soft clustering. Bottom-up of collaborative filtering was achieved.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,703 Kバイト