情報処理学会 第74回全国大会講演要旨

近年、E-コマースにおける商品の推薦リストの有効性を向上させる研究が活発化している。具合的には、「リピート率」「novelty(目新しさ)」「serendipity(意外性)」等を考慮したアプローチが代表的である。そこでは、基礎データとして顧客の購買履歴や嗜好データが用いられているが、それらの顧客間の関係の考慮は充分とは言えない。そこで本研究では、顧客間の親しさを考慮することにより、商品の推薦リストの有効性向上を目指す。提案方式を実装した後の評価実験では、テレビ番組を商品として用い、serendipityを用いるアプローチと有効性を相対評価する。また、リピート率やnoveltyを用いるアプローチとも相対評価し、提案方式の有効性を評価する。