| 講演名 | 2019-01-16 相関マイニングとワークフローネットによるユーザの嗜好抽出方法とその評価尺度の提案 モハマド アヌアルッディン ビン アハマドン(山口大), ピヤティダ サコーン(カセサート大), 山口 真悟(山口大), |
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| 抄録(和) | 顧客の好みは、マーケティングの意思決定の最も重要な要素の1つになっている。 顧客の嗜好を満足させるためには、サービス提供者が推薦システムを使用して適切なパッケージをサービスに適合させる方法を考えなければならない。 推薦システムを使用することの重要性は、マイニング技術を適用していくつかのアクションの最強の影響が予測できることである。 一般に、サービスはワークフローとして表現でき、ユーザーが好むワークフローの抽出は、頻度や確率の数値データと同じように重要である。本研究の目的はマイニング技術とWFネットを用いた推薦システムでサービスログからユーザー嗜好分析を行い、有効性を測るためにその評価尺度を提案する。 |
| 抄録(英) | ecommender systems have been widely used to improved customer experienced and to support personalized service to the consumer. In this paper, we proposed a method to obtain preferred service workflow which has the highest probability of going to be used by the customer to facilitate market analysis. The approach is by mining the association rules that correspond to the workflow of a universal service then performs a workflow reduction to obtain the preferred workflow. We first proposed a problem for determining preferred workflow. Then, we proposed a workflow reduction method based on association rules generation and rules filtering. Finally, we illustrated the approach of the proposed method with an example of a user workflow prediction and its evaluation scale. |
| キーワード(和) | ユーザー嗜好 / 推薦システム / 相関マイニング / 評価尺度 / ワークフローネット |
| キーワード(英) | user preference / recommender system / associative mining / evaluation scale / workflow net |
| 資料番号 | MSS2018-75,SS2018-46 |
| 発行日 | 2019-01-08 (MSS, SS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS / SS |
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| 開催期間 | 2019/1/15(から2日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 名嘉村 盛和(琉球大) / 中田 明夫(広島市大) |
| 委員長氏名（英） | Morikazu Nakamura(Univ. of Ryukyus) / Akio Nakata(Hiroshima City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 髙井 重昌(阪大) / 小林 隆志(東工大) |
| 副委員長氏名（英） | Shigemasa Takai(Osaka Univ.) / Takashi Kobayashi(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 豊嶋 伊知郎(東芝エネルギーシステムズ) / 金澤 尚史(阪大) / 肥後 芳樹(阪大) / 島 和之(広島市大) |
| 幹事氏名（英） | Ichiro Toyoshima(Toshiba) / Takahumi Kanazawa(Osaka Univ.) / Yoshiki Higo(Osaka Univ.) / Kazuyuki Shima(Hiroshima City Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 金城 秀樹(沖縄大) / 林 晋平(東工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hideki Kinjo(Okinawa Univ.) / Shinpei Hayashi(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Mathematical Systems Science and its applications / Technical Committee on Software Science |
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| 本文の言語 | ENG-JTITLE |
| タイトル（和） | 相関マイニングとワークフローネットによるユーザの嗜好抽出方法とその評価尺度の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | User Preference Extraction Method and Its Rating Scale with Associative Mining and Workflow Net |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ユーザー嗜好 / user preference |
| キーワード(2)（和/英） | 推薦システム / recommender system |
| キーワード(3)（和/英） | 相関マイニング / associative mining |
| キーワード(4)（和/英） | 評価尺度 / evaluation scale |
| キーワード(5)（和/英） | ワークフローネット / workflow net |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | モハマド アヌアルッディン ビン アハマドン / Mohd Anuaruddin Bin Ahmadon |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 山口大学(略称：山口大) Yamaguchi University(略称：Yamaguchi Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | ピヤティダ サコーン / Piyatida Sakorn |
| 第 2 著者 所属（和/英） | カセサート大学(略称：カセサート大) Kasetsart University(略称：Kasetsart Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 山口 真悟 / Shingo Yamaguchi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 山口大学(略称：山口大) Yamaguchi University(略称：Yamaguchi Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-01-16 |
| 資料番号 | MSS2018-75,SS2018-46 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | MSS-384,SS-385 |
| ページ範囲 | pp.115-119(MSS), pp.115-119(SS), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2019-01-08 (MSS, SS) |