◎伊藤寛明・吉川大弘・古橋　武（名大）

近年，インターネットの普及により電子商取引が増加しており，推薦システムが注目されている．本稿では，データマイニングの一手法であるアソシエーション分析に基づくアイテム推薦手法について検討する．アソシエーション分析は一般的に，POSデータのような大規模なデータからの，価値のある組み合わせの発見を目的として用いられる．一方，この手法を推薦システムに適用し，ユーザの評価履歴から，そのユーザにとって適切なアイテムを推薦する手法が報告されている．そこで本稿では，推薦システムの代表的な方法である協調フィルタリングにおいて，適切な指標を用いてユーザの評価履歴を選択することで，推薦システムの精度向上を図る．