論文

競争型推薦システムにおける合理的提案アルゴリズム
阪本 俊樹†

北村泰彦†

辰巳 昭治†

Toshiki SAKAMOTO† , Yasuhiko KITAMURA† , and Shoji TATSUMI†

あらまし
現在，インターネット上の多様で膨大な Web 情報の中から利用者の要求を満たす情報を入手するための手段としては検索エンジンが広く利用されている．しかしながら検索エンジンは利用者の要求がキーワードによって明確に表せないような場合には有用であるとはいえない．そこで，システム側から利用者側に興味のありそうな情報を提供する手段として情報推薦システムが注目されている．本稿では個別の情報源を持つ複数のエージェント
がキャラクタを介して利用者とインタラクションしながら，競争的に利用者に情報の推薦を行う競争型情報推薦システムを提案する．競争型情報推薦システムでは，各エージェントが自律的に推薦を行うため，利用者にとって必ずしも望ましい情報が推薦されるとは限らない．そこで，利用者の情報に対する効用を多属性効用関数で表
現し，各属性に対する重みを学習していくことで，利用者にとってより望ましい情報を推薦する合理的提案アルゴリズムを提案する．エージェントの情報推薦戦略として，自己の利益を優先する利益優先型，推薦効率を優先する学習優先型などの戦略を示し，エージェントの利益と推薦効率がトレードオフの関係にあることを議論する．
キーワード

推薦システム，競争，マルチエージェント，多属性効用関数，合理性

体例として ATA(Automated Travel Assistant) [4] や

1. ま え が き
現在，インターネット上には多様で膨大な量の情報

ExpertClerk [5] があげられる．
ATA は 利用者の 旅行プランニ ングを支援 するシが蓄積されており，それは日々膨張を続けている．こ

ステムである．ATA では，CCA(candidate/critiqueの膨大なデータベースから利用者の要求を満たす情報を入手する手段として，検索エンジンをはじめとする

agent) が利用者とのインタラクションから利用者の興味モデルを学習していく．CCA は利用者の興味モデ

情報検索システムがある．情報検索システムでは利用

ルを多属性効用関数の荷重和として表現しており，利者はあらかじめその要求を何らかの具体的な形式で表用者とのインタラクションから荷重や関数を調整する

現できることが仮定されており，利用者が情報源に対ことで真のモデルに近づけている．

して能動的にアクセスすることが求められている．しExpertClerk は，人間の店員をまねたキャラクタがかし，情報検索システムでは，利用者が要求表現が明

商品データベースを用いてインターネット上の買物客

確でなかったり，曖昧であったりした場合，その検索を案内するシステムである．ExpertClerk では，キャラ

結果は多量のノイズを含んでいたり，必要な情報が含

クタが買物客と自然言語で対話し，NBA(navigation

んでいなかったりする，といった問題が生じる．そこby asking) と NBP(nabivagion by proposing) といでこれとは逆に，システム側が利用者側に情報を推薦

う，２つの案内モードを用いてインタラクションの効するアプローチとして情報推薦システムがある．

率化を図っている．NBA は質問に概念的な階層構造

情報推薦システムでは情報検索システムとは対照をもたせて，それぞれの質問の持つ情報量から情報利的に，システム側でが利用者の要求を推測する機能

得を最大化する質問を行う．また，NBP では対照的に必要となり，必然的に利用者とのインタラクショな３つのサンプル商品を提示し，それに対する買物客

ンが重要になる．このような情報推薦システムの具の評価を次の提案に反映しようとしている．

ATA，ExpertClerk は，ともにキャラクタを用い，† 大阪市立大学大学院工学研究科，大阪市

Graduate School of Engineering, Osaka City University, 3–
3–138, Sugimoto, Sumiyoshi-ku, Osaka, 558–8585 Japan

利用者とのインタラクションを繰り返すことで，利用者が満足するアイテムを提示することを目的とした推電子情報通信学会論文誌 X Vol. Jxx–X No. xx

pp. 1–8xxxx 年 xx 月

1

電子情報通信学会論文誌 ’xx/xx Vol. Jxx–X No. xx

薦システムである．ただエージェントは単体であり，複数のエージェントによる情報推薦を目的としたものではない．
複数のエージェントが協調的に推薦を行う協調型情報推薦システムも存在する．これは個別の視点をもつ
複数のエージェントが協調的に動作することにより情報推薦をより効果的に行おうとするものである．例えば，同一の商品に対して異なる視点からその商品を推薦することは利用者の商品選択の基準をより早く明確化することにつながる．このようなシステムの具体例に Inhabited Market Place [1] がある．このシステム

図 1 競争型情報推薦システムの構成

では，車の売買を行う複数のキャラクタエージェントが登場し，それぞれの立場から意見を述べる．例えば，れる．そこで本稿では多属性効用関数に基づき，エーあるエージェントは車の最高速度についての意見を述

ジェントが利用者にとって合理的な情報を提案する合べ，別のエージェントは燃費についての意見を述べる．

理的提案アルゴリズムを提案する．また情報推薦戦略

このような意見を聞き比べながら利用者は漠然と持っとして自己の利益を優先する利益優先型，推薦効率をていた車への要求を明確にしていく．ただし，このシ優先する学習優先型などの戦略を示し，エージェント

ステムではシナリオに基づいてエージェントが意見をの利益と推薦効率がトレードオフの関係にあることを述べるだけであり，利用者からの判断に応じてその動議論する．

作を変更することのないノンインタラクティブなシステムである．
これに対して，本稿で扱う競争型情報推薦システム
は複数のエージェントが自律的に情報の推薦を行い，利用者とインタラクションしながら，競争的に動作する．このようなエージェントの応用例としては，イン
ターネット上での電子ショッピングを仲介するセール

以下，２章で競争型情報推薦システムについて，３
章で合理的提案アルゴリズムについて述べ，４章ではエージェントのとる戦略による推薦の挙動の違いを考察し，５章でまとめとする．

2. 競争型情報推薦システム
2. 1 システム構成

スエージェントが考えられる．従来の電子ショッピン

競争型情報推薦システムは，図 1 に示すように，複グを仲介するエージェントシステムとしては複数の数のエージェントとキャラクタインタフェース，推薦

ショッピングサイトから同一の商品に関する情報を収

ブラックボード，ブラウザから構成されている．

集し，その中で最も安価なサイトを推薦する比較ショッ2. 1. 1 推薦エージェント

ピングエージェントが注目されていた．しかしながらエージェントは情報推薦を行う主要な構成要素であ

このような仲介エージェントは電子ショッピングを単り，推薦アイテムに関する情報源からの情報収集，キャなる価格競争だけにしてしまい，個別のショッピング

ラクタインタフェースを介したアイテム提案を行う．

サイトとっては必ずしも歓迎できるサービスとはいえa) 情 報 収 集なかった．それに対して競争型情報推薦システムは複エージェントは情報源からの推薦アイテムに関す数のセールスエージェントがキャラクタを介して自由る情報収集を情報抽出ラッパを用いて行う．情報抽出に競争できるような仮想空間を作ることにある．それラッパは MetaCommander [3] と Template Filter か

ぞれのセールスエージェントは単に価格の競争を行う

ら構成されている．

だけでなく，商品に伴う特徴や付加価値を自由に利用

しも望ましくないような情報が推薦されたり，無駄な

MetaCommander はスクリプトを記述することにより，Web ページをダウンロードするためのツールである．MetaCommander では URL で指定される
Web ページの単純なダウンロードだけでなく，フォー
ム形式の入力インタフェースを介する Web ページのインタラクションが生じたりするような状況が考えら

ダウンロードも可能である．エージェントは利用者の者にアピールすることができる．
競争型情報推薦システムでは，各エージェントは自律的に情報推薦を行うことから，利用者にとって必ず2

論文／競争型推薦システムにおける合理的提案アルゴリズム

要求からスクリプトを自動的に生成し，Web ページの用者は簡単に見て取ることができる．またキャラクタ

ダウンロードを行う．

の動きや発言内容により，利用者の興味を引くことに

Template Filter はフォーマットの決まった Web ペー
ジから情報抽出する際に，あらかじめ用意しておいた
テンプレートファイルと比較することで，指定した部分のデータのみを抜き出すツールである．これにより各エージェントはダウンロードした Web ページから
推薦アイテムに必要な情報を抽出する．
例えばレストラン推薦システムの場合，それぞれのも役立っている．

2. 2 競争型情報推薦アルゴリズム
競争型情報推薦は複数のキャラクタエージェントが競争的にアイテムの推薦を行う．
ここで以下の議論で用いるいくつかの用語を定義しておく．AgentList はアイテム推薦に参加するエー
ジェントのリストである．初期値は全エージェントで推薦エージェントはインターネット上のレストラン情ある．ActiveAgent は利用者に提案を行うことのでき報サイトにアクセスし，その Web ページをダウンロー

るエージェントであり，AgentList から選択される．

ドし，そのページからレストラン推薦に必要な店名，b ) アイテム提案

P roposalItem は ActiveAgent が提案するアイテム
である．LeadingAgent は利用者に最後に「Good」と評価されたエージェントであり，AcceptedItem はそ

エージェントはブラウザを制御し，推薦アイテムをのときに評価されたアイテムである．
．

平均予算，住所などの情報を抽出する．

表す Web ページを利用者に提示する．また同時にキャ

次に競争型情報推薦アルゴリズムを示す．

ラクタインタフェースの制御も行い，キャラクタに推（ 1 ） 利用者からの要求が推薦ブラックボードに書薦アイテムについてのコメントを発言させる．また，き込まれる．

推薦アイテムについての利用者の評価を得る必要があ（ 2 ） 各エージェントは推薦ブラックボードを参照

る場合，キャラクタはダイアログボックスを介して利し，利用者の要求を獲得する．

用者へ評価を問う．このようにキャラクタエージェン（ 3 ） 各エージェントはそれぞれの情報源から情報トを利用することで，インタラクティブに情報推薦を収集を行う．

行うことが可能になる．

（ 4 ） AgentList の中から ActiveAgent をランダ

2. 1. 2 推薦ブラックボード

ムに選択する．AgentList が空であれば終了する．

推薦ブラックボードでは，エージェント間で共有さ（ 5 ） ActiveAgent は ア イ テ ム の 推 薦 を 行 う．

れる以下の３つの情報を保持する．

• 利用者の要求：利用者の情報推薦に対する要求

ActiveAgent が推薦可能なアイテムを持たない場合は

ムの情報である．推薦したエージェント名，アイテム

AgentList から除外され，(4) に戻る．
（ 6 ） 推薦アイテムに対して利用者が評価を行う．
このとき，評価が「Good」の場合は，ActiveAgent はAgentList から除かれ，LeadingAgent が AgentListに加えられ，ActiveAgent が LeadingAgent となる．
評価が「NoGood」の場合には何もしない．
（ 7 ） AgentList 内の各エージェントは推薦ブラッ

名，アイテムの属性名と属性値のリストが書き込まクボードを参照し，推薦アイテムの内容とそれに対すれる．

る利用者の評価を獲得する．

である．例えば，レストラン推薦において，「天王寺でお好み焼きを食べたい．
」という要求をすれば，（場所：
天王寺，ジャンル：お好み焼き）というデータが書き込まれる．

• 推薦アイテム：エージェントが推薦したアイテ• 利用者の評価：推薦されたアイテムに対する利（ 8 ） (4) へもどる．

用者の評価情報である．推薦したエージェント名，アア ル ゴ リ ズ ム 実 行 中 ，推 薦 す る ア イ テ ム が な く

イテム名，評価値が書き込まれる．評価値は Good，なり，競争に負けたエージェントは ActiveAgent かNoGood のいずれかである．
2. 1. 3 キャラクタインタフェース

ら 除 か れ て ゆ き ，ア ルゴ リ ズ ム が 終 了 し た 時 点 でキャラ クタ は MS-Agent に より 実装さ れて いる．
キャラクタは情報推薦の視覚化に役立っている．つまLeadingAgent となっているものが競争に勝ち残った
エージェントとなる．

2. 3 レストラン推薦への応用

り文字だけの情報推薦に比べて，キャラクタが登場し次に競争型情報推薦システムの応用例としてレストて発言することにより，情報推薦の主張点や過程を利ラン推薦システムを示す．レストラン推薦システムで3

電子情報通信学会論文誌 ’xx/xx Vol. Jxx–X No. xx

は，利用者が「心斎橋でカレーを食べたい」という要求を送ることにより，２体のエージェントが競争しながら次々と情報推薦を行うものである．

2. 3. 1 設

定レストラン推薦システムにおいて，エージェントは

X と Y の２体とし，それぞれ個別のレストラン情報源を用いる．（注 1）エージェントが推薦するレストラン
情報の属性を，「平均予算」と「最寄駅からの距離」の２属性とし，それぞれ数値の低いものほど効用が大きいものとする．以下，２つの属性の属性名を「予算」と「距離」と呼ぶ．

2. 3. 2 動 作 例

図 2 レストラン推薦システムの動作画面の一例

次にレストラン推薦システムの動作例を示す．また，動作画面の一例を図 2 に示す．
」とい（ 1 ） 利用者は「心斎橋でカレーを食べたい．
う要求を送る．
（ 2 ） エージェント X は「予算 3000 円，距離 91ｍ」のレストラン A を推薦する．
（ 3 ） 利用者は Good を返答する．
（ 4 ） エージェント Y は「予算 1000 円，距離 336
ｍ」のレストラン B を推薦する．このレストランはのレストラン A と比較して，予算は優れているが距離は薦しているが，これは先に推薦したレストラン A よ
りも予算と距離の両方の属性で劣っており，利用者がNoGood の返答を行うのは明らかである．したがって，
競争型情報推薦システムではエージェントはこのような非合理的な推薦を避けることが望ましい．そのために利用者の効用を学習しながら情報推薦を行う合理的提案アルゴリズムを次章で述べる．

3. 合理的提案アルゴリズム

劣っている．
（ 5 ） 利用者は NoGood を返答する．
（ 6 ） 利用者の返答が NoGood であったので，エージェント Y は先ほどのレストランよりも距離の短い「予算 1000 円，距離 209 ｍ」のレストラン C を推薦する．
（ 7 ） 利用者は Good を返答する．
（ 8 ） エージェント X は「予算 4000 円，距離 952
ｍ」のレストラン D を推薦する．
（ 9 ） 利用者は NoGood を返答する．
（ 10 ） エージェント X は推薦するレストランがなくなった．これによりシステムは終了する．
以上のようにどちらかのエージェントが推薦するも競争型情報推薦システムでは，情報推薦を行うエー
ジェントが複数存在し，それらが自律的に提案を行う
ことから，利用者に対して，非合理的な推薦が行われる可能性がある．そこで，利用者の効用を考慮した合理的提案アルゴリズムを提案する．

3. 1 合理的な提案
合 理 的 提 案 ア ル ゴ リ ズ ム で は ，利 用 者 の 選 好 を
多 属 性 効 用 関 数 で モ デ ル 化 す る ．ア イ テ ム Ci が

X1 , X2 , . . . , Xn の n 個の属性を持ち，Xj に関する属
性値を xi,j とするとき，アイテム Ci を以下のように表す．

Ci = xi,1 , xi,2 , . . . , xi,n (1)のがなくなるまで競争的にレストランの推薦を続ける．
この例では利用者はエージェント Y からのレストラン

また，アイテム Ci に対する利用者の効用を次式でC を最終的に受け入れていることになる．

表す．

さて，以上の例において，エージェントは利用者の効用を特に考慮することなくレストランを推薦してU (Ci ) =n

wj uj (xi,j )

(2)

j=1

いる．例えば，エージェント X はレストラン D を推

こ こ で wj は 属 性 Xj に 対 す る 重 み で あ り，

（注 1）
：プロトタイプでは Yahoo!グルメ (http://gourmet.yahooco.jp/)
関西ウォーカー (http://www.walkerplus.com/kansai/gourmet/) を
用いた．

4

n

j=1

wj = 1，0 <= wj <= 1 を満たす．また uj (xi,j )は属性 Xj に関する効用関数であり，0 <= uj (xi,j ) <=1

論文／競争型推薦システムにおける合理的提案アルゴリズム

をとる関数である．したがって AcceptedItem C1 とw2

P ropsalItem C2 が存在し，U (C1 ) > U (C2 ) の場合，利用者は C2 に対して NoGood の評価を与える．
合理的提案アルゴリズムでは AcceptedItem を基準として，推薦アイテムを以下の三つに分類できる．

6
s2

s
@
@

1

• 領域 R：合理的なアイテムが属する領域である．
アイテム Ci が合理的とは，Accepted Item より効用が大きい，つまり U (Ci ) > U (AcceptedItem) を満た@@しているということである．

• 領域 I ：非合理的なアイテムが属する領域である．アイテム Ci が非合理的とは，Accepted Item より効用が小さい，つまり U (Ci ) < U (AcceptedItem)

@
@

0

@
@ s1
@s - w11を満たすアイテムである．

• 領域 U ：合理的かどうか判断できないアイテム

図 3 ２属性の場合の重みの有効範囲が属する領域である．領域 R，領域 I に属していない
アイテムは領域 U に属していることになる．
w2

したがって合理的な提案とは，領域 R と領域 U に6属するアイテムを利用者に提案することになる．

3. 2 合理的提案アルゴリズム
エージェントにとって利用者の効用が明らかであれ

1ば，領域 U は存在せず，推薦アイテムは領域 R と Iに分類できる．合理的提案アルゴリズムでは合理的な

s3

2/3

推薦を行いながら，それに対する利用者の評価を元に，

s@@

利用者の効用を推定してゆくものである．なお，本論
文では，エージェントにとって利用者の持つ個別の属性に関する効用関数は既知であり，その重みのみが未知であると仮定している．したがって，合理的提案ア

0

@
@

1/3

@ s1
@s - w1
1

ルゴリズムでは，利用者モデルの重みを推測する．
ここではまず合理的提案アルゴリズムに必要な二つ

図 4 重みの有効範囲 (1)の概念，荷重限界点と領域判定式について述べる．

a ) 荷重限界点

きる直線が，重みの有効範囲を表していることになる．

荷重限界点とは，利用者モデルの重みの有効範囲

なお，属性数が m である場合，初期の荷重限界点はを表すものである．例えば，属性数が２である場合，m 個あり，その状態は m 次元空間に拡張される．
例えば，荷重限界点が図 3 の状態で，AcceptedItem
が q = [0.5, 0.5] であったとき，P roposalItem p =[0.7, 0.4] の ア イ テ ム が 提 案 さ れ ，利 用 者 の 応 答 が「Good」であった場合，重みの有効範囲は図 4 で

重み w1 ，w2 の有効範囲の初期値は，0 <= w1 <= 1，

0<= w2 <= 1，w1 + w2 = 1 を満たす２次元空間における直線となり，これを荷重限界点 s1 ，s2 を用いて表すと次のようになる．

s1 = [1, 0]
s2 = [0, 1]示される．すなわち，荷重限界点 s3 は U (p) > U (q)より，0.7w1 + 0.4w2 > 0.5w1 + 0.5w2 の不等式を解くことにより s3 = [1/3, 2/3] と得られる．また，利用者の応答が「NoGood」であった場合，U (p) < U (q)このときの重みの有効範囲と荷重限界点の状態を
図 3 に示す．
つまり，２次元空間上で s1 ，s2 の２点を結んででより，重みの有効範囲は図 5 で示される．このように，提案により荷重限界点が変更され，有効範囲が狭められていくことになる．
5

電子情報通信学会論文誌 ’xx/xx Vol. Jxx–X No. xx

y

w2

6

6

s2

f1

s
@
@ s3
@s
2/3

1

1

領域 U

領域 R

s

0.5

q

領域 I

0

- w1
1/3

1

領域 U

0

0.5

図 5 重みの有効範囲 (2)y領域判定式とは，重みの有効範囲に対してアイテム

6

がどの領域に属するのかを判定するためのものであり，

f1

これは荷重限界点ごとに設定される．AcceptedItem
点 s1 ，s2 に対する領域判定式 f1 ，f2 は次のように表される．なお，各アイテムは [x, y] の形で表されるも
のとする．

1
0.7 H

H

U

H
H

0.4
I

f1 (p, q) = s1 (p − q)T
f2 (p, q) = s2 (p − q)Tx1

図 6 領域境界線と各領域の状態

b ) 領域判定式

を q，P roposalItem を p とすると，上記の荷重限界

f2

R

HHs q
H
HH

0

U
0.7

f3

-

x

1

この領域判定式より得られる値が全て正の値であるな
図 7 領域の状態 (1)ら，それは有効範囲内のすべての重みにおいて，アイテム p の効用がアイテム q の効用より大きくなり，アイテム p は領域 R に分類される．逆に全て負の値であ[0, 0, . . . , 0] に初期化し，荷重限界点とそれに対応する

るなら，それはアイテム p の効用がアイテム q の効用

領域判定式を設定する．

より小さくなり，アイテム q は領域 I に分類される．

（ 2 ） アイテムの分類：ItemList の各アイテムを

それ以外であるなら効用が大きいか小さいかが不確

領域判定式に代入し，その結果から次のようにする．

実ということになり，領域 U に分類される．例えば，• すべて正であるなら領域 R に分類する．
• すべて負であるなら領域 I に分類し，ItemList

荷重限界点が上記の初期値であり，AcceptedItem が

q = [0.5, 0.5] であるなら，そのときの領域境界線とア
イテムを分類する領域の関係は図 6 で示される．
また，上記の図 4 ，図 5 に対応する領域の状態はそれぞれ図 7 ，図 8 で示される．
3. 2. 1 アルゴリズムから削除する．

• それ以外は領域 U に分類する．
（ 3 ） P roposalItem の決定：各エージェントは領
域 R と領域 U のどちらかの領域から推薦アイテムを選択する．

次に合理的提案アルゴリズムを示す．

（ 4 ） 利用者の応答を獲得：領域 U からの提案の（ 1 ） 初期設定：エージェントは収集したアイテム

み利用者へ問い合わせを行い，利用者の応答を獲得すから ItemList を作成する．また AcceptedItem をる．領域 R からの提案の場合は U (P roposalItem) >6

論文／競争型推薦システムにおける合理的提案アルゴリズム• 利益優先型：合理性を満たすアイテムの中から，
y

自己の利益が最大となるアイテムを選択し，推薦アイ

6テムとする．これはあらかじめアイテムごとにエー
ジェントの利益が定義されている場合である．例えば，

1

レストラン推薦の場合は推薦に成功した場合，何らか

0.7 H
0.5

の報酬がレストランから支払われるならば，その額が

R

HH
H sq
f2
H
HHU
HH
I
f3

エージェントの利益となる．

U• 学習優先型：学習優先型では，合理性を満たす
アイテムの中で提案を行ったときの学習効果が最大となるアイテムを選択し，推薦アイテムとする．学習効

0

0.5

x

1

果が最大とは重みの有効範囲の変化の期待値が最大ということであり，これは領域 U からのアイテムの選択を意味している．

図 8 領域の状態 (2)利益優先型はエージェントの利益に重点を置いたものであり，学習優先型は利用者にとっての推薦効率にU (AcceptedItem) であるので問い合わせは行わなく重点を置いたものである．
エージェントが利益優先型の戦略を選択した場合，てもよい．
（ 5 ） 荷重限界点と領域判定式を更新

エージェントは提案アイテムを決定する際に，提案• P roposalItem が 領 域 R に 属 す る 場 合：
P roposalItem を新たな AcceptedItem とする．
• P roposalItem が領域 U に属しており，利用者の応答が「Good」である場合：U (P roposalItem) >U (AcceptedItem) より，値が負になる領域判定式とによって得られる自己の利益のみを考慮し，利用者にその対応する荷重限界点を削除し，新たな荷重限界点

とっての効用や効率といったことは考慮しない．例えば，２属性アイテムの推薦において，AcceptedItem
が [0.5, 0.5] であるとき，利益優先型のエージェントが[0.51, 0.51] のアイテムを提案を提案する場合（このア
イテムがエージェントにとっての利益が最大であったとと領域判定式を設定する．また，P roposalItem を新する），このアイテムは領域 R に属することになるた

たな AcceptedItem とする．

め，提案による利用者モデルの学習は全く行われない．

• P roposalItem が領域 U に属しており，利用者の応答が「NoGood」である場合：U (P roposalItem) <=U (AcceptedItem) より，値が正になる領域判定式とと比べてほとんど差がないため，利用者の得られる効

その対応する荷重限界点を削除し，新たな荷重限界点

ような提案が連続することは，推薦が長引くことになと領域判定式を設定する．

り，利用者にとっては逆に煩わしいものとなる．

（ 6 ） (2) へもどる．

4. 考

察

またアイテムの持つ属性ごとの効用が AcceptedItem
用もわずかに増加するだけであると考えられる．このこれに対して，エージェントが学習優先型の戦略を選択した場合，優先的に領域 U のアイテムが提案されることになり，利用者モデルの学習が促進される．こ

本章では，合理的提案アルゴリズムにおけるエーのことから考えて，推薦効率に関しては，学習優先型

ジェントの推薦戦略について述べ，エージェントの利の方が優れていると考えられる．しかし，学習優先型

益と推薦効率の関係について考察する．

ではエージェントの利益については考慮していないた

4. 1 推 薦 戦 略め，エージェントの利益とはトレードオフの関係にな

合理的提案アルゴリズムにおいて，P roposalItem

ることが予想される．

の決定は領域 R または I から選択されるだけの制約

5. ま と めしかなかった．ここではその中からさらにどのアイテ
ムを選択すべきかに関する推薦戦略について述べる．

複数の情報提供者がそれぞれのエージェントを介し推薦アイテムを決定するための戦略には以下の２つのて利用者と相互作用を行うことにより，競争的に情報ものが考えられる．

を推薦する競争型情報推薦システムを提案した．競争7

電子情報通信学会論文誌 ’xx/xx Vol. Jxx–X No. xx

的な情報推薦は電子商取引社会の発展に伴い，今後ますます重要になってくると考えられる．また競争型情報推薦システムにおいてエージェントがアイテムの合
理性を判断して提案を行うための合理的提案アルゴリ
ズムを提案した．また推薦戦略に応じたエージェントの利益と推薦効率の関係を考察した．
今後の課題として以下の３点に取り組む．
（ 1 ） 利益と効率の考慮：提案によってエージェン
トが得られる利益と利用者にとっての効率がトレード
オフの関係にあることはすでに述べたが，これを戦略を組み合わせる（例えば，前半の３回は学習優先型で，残りは利益優先型とする）ことで，エージェントが自己の利益を考慮した上で，なおかつ効率的な推薦が行えることが考えられる．また学習優先型の戦略についても，アイテム間の類似度を求め，ある閾値をこえな
いもののみを提案する，といったことを付加することで効率が改善できると考えられる．
（ 2 ） より高度なインタラクションの実現：現段階
では，利用者とのインタラクションは，利用者に推薦
アイテムに対して「Good」か「NoGood」かを問うだ
けとしているが，これをより対話的にする．例えば，利用者が「NoGood」と答えるときに，それはこうい
う理由があるために好ましくない，といった内容にする．それにより，利用者モデルの推測がより効率的になると考えられる．
（ 3 ） より現実的な問題への応用：現段階では，利用者の応答に誤りや揺らぎがある，または利用者がモデルにない属性を重視している，といった場合，利用者モデルを推測する際の選好順序の矛盾が解消できず，適切な利用者モデルが推定できなくなると考えられる．
よってこの点について考える必要がある．
文[1]

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献
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