Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

推薦システム / マルコフ決定過程 / 顧客クラス / 新規顧客 / 動的計画法 / 半教師付き学習 / EMアルゴリズム / 統計的決定理論 / 商品推薦システム / 新規顧客問題 / ニューラルネットワーク / 強化学習 / ベイズ基準 / マルコフ連鎖 / 人工知能

マルコフ決定過程（MDP）を用いて顧客クラスが変化する推薦システムのモデル化を行った。遷移確率が既知の場合に総売上の期待値を最大化する推薦方法を提案した。また、遷移確率が未知の場合の半教師付き学習方法も提案した。
MDPを用いて推薦システムにおける新規顧客に対する質問方法のモデル化も行った。遷移確率が既知の場合に総売上の期待値を最大化する質問方法を提案した。また、遷移確率が未知の場合の半教師付き学習方法も提案した。

【研究分担者】
堀井俊佑	早稲田大学	グローバルエデュケーションセンター	准教授(任期付)	(Kakenデータベース)
松嶋敏泰	早稲田大学	理工学術院	教授	(Kakenデータベース)