抄録

◎中田慎一・竜田　力・植村善弘・梶原祐輔・島川博光（立命館大）

飲食店の利用者は，近くにどのような店舗があるかを調べ，自身の嗜好を基に店舗を選ぶが，嗜好にあった店舗の決定にはコストがかかり，気付いていない嗜好は反映できない.本研究では，個々の利用者の嗜好の範囲を学習する手法を提案する．提案手法では，利用者は嗜好を，店舗はサービスを，事前に登録しておき，利用者の携帯端末が適合するものを利用者に提示する．嗜好に合わないが利用者が受容する可能性があるサービスを代替サービスと定義する．利用者の代替サービスの受容結果を基に，端末は嗜好を学習する.学習の繰り返しにより推定精度を向上させ，利用者の細かな嗜好を反映した店舗を労なく推薦できるようになる.