情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

従来の情報推薦システムは、主に個人を対象として推薦を行う。しかしながら、日常生活の中で家族、恋人あるいは友達のような様々な人と一緒に行動することも珍しくない。また，一緒に行動する相手、いわゆる同伴者と本人の関係により異なる影響があると考えられる。例えば，消費行動において同伴者がいる状況では，単独で行動する場合とは購入商品の選択などに違いが出ると考えられる。このような状況の変化による利用者の要求の変化を情報推薦に反映させるために推薦に利用する属性値の推定方法と情報の隠蔽方法を検討する必要がある．前者は金銭面のサポートやアドバイス、二人の交流などの反映であり，後者は一人の時は推薦されたいが，他人の前で推薦されたくないもの，あるいはプライバシーの保護である。本稿では，前者の要求を反映するために特定の同伴者タイプを例に数値で表現できる属性での応用例を示しながら推薦候補を推定するための属性値を同伴者の有無で変化させる方法を考察する。