ホーム > 研究内容 > ABSによる市場環境を考慮した情報推薦手法の分析(梅田 2008)

ABSによる市場環境を考慮した情報推薦手法の分析(梅田 2008)

本研究では,エージェントベースシミュレーションを用いて市場環境を考慮した情報推薦手法の評価・パラメータ探索手法を提案した.具体的には,消費者と商品・推薦システムから構成されるEC市場をモデル化した.さらに,ユーザベース協調フィルタリング手法を用いた場合について,パラメータの1つであるネイバー数の最適値を探索した.まず,消費者行動を均質的なものと見なし,購入頻度の異質性や流行に追随する行動が存在する場合,データの疎密が変化する場合を仮定し,シミュレーション実験を実施した.その結果,ネイバー数と推薦の質に強い関係があり,このパラメータを操作することで,ユーザの満足度を高められる可能性があることを示した.なお、モデル構築には、社会シミュレーション言語SOARSを利用しています。

2008年度 工学修士 梅田卓志

ページのトップへ
Copyright (C) Deguchi Lab. Since 2002. All rights reserved.
degulab[at]cs.dis.titech.ac.jp