Transcript 04k1036 吉川

利用者の嗜好を汲み取って商品
やHPをお勧めするシステム
N04k1036 吉川 志我津
１イントロダクション
• 利用者のHPを分析することで、システム側が
利用者の趣味嗜好を判断して、その人のHP
にあったHPや商品を見つける。
• 上記のようなHPの場合、車の部品や新車
の広告をだしたり、車好きHPを載せたり
する
２システムの概要
• 利用者がHPやblog
を書き、システム側
がそこにかかれてい
る情報を基にして商
品やHPをしょうかい
する。
• ユースケース図
1、日本語解析を使ってそれぞれ品詞ごとに分
けて文章を整理する。
2、後ろ向き推論によりルールに基づいた推論
で利用者の嗜好を判断する
3後ろ向き推論について
• 後ろ向き推論は、与えられた仮説が、現在のアサーション集
合において成り立つかどうかをルールを用いて検証していく
推論である。後ろ向き推論では、まず最初にどのルールの
後件があたえられた仮説にマッチングするかがテストされる
。次にマッチングしたルールの前件がワーキングメモリとマッ
チングするかどうかがチェックされる。マッチッングが成功し
た場合、与えられた仮説が真であると判定する。失敗した場
合は、マッチングに失敗した前件がワーキングメモリとのマッ
チングに失敗した場合は、マッチングに失敗した前件を新た
な仮説としてその真偽をチェックする。最終的にすべての仮
説が真と判断される。
• ワーキングメモリとして
私 の 車 は 安い
私 の 車 は スタイリッシュ
私 の 車 さまざまな色のモデル 持っている
私 の 車 さまざまなシート 持っている
私 の 車 は 大きい
私 は 車 好き
彼の車は黒
彼 の 車 は ホンダ
彼 の 車 は 安い
彼 は 車 好き
彼 の 車 は スタイリッシュ
学生 は 休み
・ ルールベースとして
rule
"CarRule1"
if "?x の 車 は 安い"
then
"?x の 車 は 日本車"
rule
"CarRule2"
if "?x の 車 は 高い"
then
"?x の 車 は 外国車"
rule
"CarRule3"
if "?x の 車 は 日本車"
"?x の 車 は スタイリッシュ"
then
"?x の 車 は プリウス"
rule
"CarRule4"
if "?x の 車 は 安い"
"?x の 車 は スタイリッシュ"
"?x の 車 は ホンダ"
then
"?x の 車 は プレリュード"
クエリとして「私 の 車 は プリウス」が与えられた場合
まずルールベースからそれに該当する部分を探してくる
rule
"CarRule3"
if "?x の 車 は 日本車"
"?x の 車 は スタイリッシュ"
then
"?x の 車 は プリウス"
これを満たすのは「?x の 車 は 日本車」と「?x の 車 は スタイリッシュ」であり
またルールベースからそれに該当する部分を探してくる
rule
"CarRule1"
if
"?x の 車 は 安い"
then
"?x の 車 は 日本車"
これを繰り返しルールベースからなくなるまで探す。
次にワーキングメモリにあるか調べる
私 の 車 は 安い
私 の 車 は スタイリッシュ
最後に ?x の部分。この場合は「私」に該当する部分が全てあってるか調べる
そして全てあっていたらクエリを返す
これを利用して
「好きな色が黒」、「好きな物が車」の人に黒い車を進めるよう様な形で行こう
思います。
問題点
１問題点として幅をオススメの幅を持たせるためにルールベースが大きくなる
２文章の完全一致で真偽を確かめているので少しでも変化するとうまく行かな
くなる。（車≠くるま）
３ルールベース利用者の好みに合わせることが難しい
などなど
夏休みの研究スケジュール予定
8月上旬までに日本語解析の実装
9月までに拡張