情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

近年、インターネットで衣服を購入する機会が増えている。自分の好みの衣服を得る際、好みの既知ブランドからの衣服検索を使用することが多い。
しかし、これでは、常に同一ブランドの衣服しか得ることができない。また、ブランド毎に同統系のブランドを推薦するサービスがあるが精度に問題がある。
そこで、ユーザの愛好ブランドと同系統のブランドを高精度で推薦するシステムを提案する。個人ごとに衣服の好みは異なるものの、愛好ブランドが同系統ブランドに固定化され、年齢等の利用者特性に依存すると仮定して、新たなブランドを高精度で推薦方法を開発する。SNSから得た愛好ブランドリストから抽出した相関ルールにより同系統ブランドを求める。また、SNSから得たブランドごと利用者特性分布により利用者と同一セグメント利用者の愛好ブランドを求める。これらを集約して求めたブランドを利用者に提示する。