CJ-006
ケアプラン作成支援システムのための非負値行列因子分解に基づく特徴語補完

◎兵頭幸起（横浜国大）・寺尾勇一・林　慧子・佐野貴洋・竹林奈々子（リゾートトラスト）・濱上知樹（横浜国大）

超高齢化が進む日本において，機械学習による介護分野の支援に期待が高まっている。本研究では，過去の介護記録を基に利用者に適したケアプラン文書を推薦する，ケアプラン作成支援システムの実現を目指す。本稿では代表的な推薦手法であるメモリベース協調フィルタリングに着目する。この手法は文書構造を保持した推薦が期待される一方で，スパース性の高い文書行列に対しては適用困難である。そこで前処理として，ケアプラン文書に対して非負値行列因子分解に基づくクエリ拡張を行う。ケアマネジメントデータを用いた推薦実験の結果，提案手法による推薦性能改善を確認し，推薦結果の底上げを達成可能であることを明らかにした。