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アルゴリズム切替による情報推薦システム
○山本康平，打矢隆弘，内匠 逸（名工大）
現在，多くのe-コマースサイトで情報推薦システムが用いられている．その多くには協調フィルタリングと呼ばれる手法が使われている．これは多くのユーザの嗜好情報を蓄積して利用する手法である．協調フィルタリングは高い推薦精度を持つが，ユーザのアイテムへの評価が変わらないと毎回同じようなアイテムが推薦されてしまい，推薦に対するユーザの飽きを招く問題がある．その問題に対処するために，アクセス時間ごとにアルゴリズムを切り替えることで幅広い推薦を行う情報推薦システムを提案する．協調フィルタリングにはユーザベースやアイテムベースなどの様々な方式があり,それぞれで推薦されるアイテムは異なってくる．その性質を利用し,アルゴリズムを切り替えることで幅広い推薦を行う．