@article{oai:kitami-it.repo.nii.ac.jp:00008676,
 author = {前田, 康成 and 山内, 翔 and 鈴木, 正清 and 松嶋, 敏泰},
 issue = {2},
 journal = {バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌},
 month = {},
 note = {推薦システムにおける従来研究では確率モデルとしてマルコフ決定過程が採用されている．当該従来研究ではベイズ基準のもとで総利得が最大化されているが，新規顧客に対する質問方法は検討されていない．また，新規顧客に対する質問方法を検討している従来研究もあるが，当該従来研究では総利得の最大化は検討されていない．
　そこで，本研究ではマルコフ決定過程を推薦システムにおける新規顧客に対する質問に適用し，総利得をベイズ基準のもとで最大化する質問方法を提案する．提案アルゴリズム中では，最適化手法として動的計画法を用いる．, In previous research of recommender system Markov decision processes are used in order to represent recommender system. Total reward is maximized with reference to a Bayes criterion. In the previous research a questionnaire method for a new customer is not studied. In other previous research a questionnaire method for a new customer is studied, but the total reward is not maximized.
 In this research we apply Markov decision processes to questionnaire for a new customer in recommender system. We propose a new questionnaire method which maximizes the total reward with reference to the Bayes criterion. In the proposed method dynamic programming is used.},
 pages = {13--19},
 title = {推薦システムにおける新規顧客問題に関する一考察},
 volume = {19},
 year = {2017}
}