DEIM Forum 2016 F2-2

ユーザの取捨選択行動に基づく嗜好推定による飲食店推薦システム
児玉礼†

北山 大輔†† 工学院大学情報学部コンピュータ科学科 〒 163-8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †j110047@ns.kogakuin.ac.jp, kitayama@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし

近年，飲食店検索サイトが充実しているため，インターネットで飲食店を検索する人は多い．このような飲食店検索サイトでは検索クエリを用いる，飲食店のジャンルを指定して検索をするという方法が存在する．しかし，これらの方法はユーザの食べたいものが明確に決定していない場合には有効に働かない．そこで我々は，目的が明確ではないユーザでも，例示された飲食店の取捨選択は可能であり，そこに嗜好が含まれていると考えた．本稿では，ユーザに対して複数の飲食店情報を提示し，提示された飲食店に対して取捨選択を行うことで，ユーザの嗜好を推定し，新たな飲食店を推薦するための手法を提案する．具体的なシステムの流れは，まず 9 つの飲食店をユーザに提示する．次に，ユーザは提示された飲食店情報を自身の興味にしたがい取捨選択する．取捨選択行動により，残っている店舗，捨てられた店舗，表示されていない店舗のパターンを用い，ユーザの潜在的/明示的な嗜好を推定する．そして推定した嗜好に基づき，新たな飲食店情報を推薦することを繰り返し，ユーザの嗜好を特定していく．
キーワード

飲食店推薦，嗜好推定，ユーザ操作
合でも，ジャンルやその店に関する画像など，その店の情報を

1. は じ め に示すことでユーザが飲食店を選びやすくなると考えた，またこ

近年ぐるなび（注 1） のような飲食店検索サイトの発展により，のような自分の食べたいものを選択する行為にユーザの嗜好が飲食店をインターネットで調べるユーザの割合は 8 割にのぼる含まれていると考えた．本研究ではユーザに対して複数の飲食（注 2）（注 4）店を提示し，提示された飲食店に対して取捨選択をすることにのような飲食店検索サイトもある．このような飲食店検索サイ

よってユーザの嗜好を推定し，新たな飲食店を推薦するためのトではキーワードによる検索で飲食店のジャンルをキーワード手法を提案する．といわれている．

また食べログ（注 3），ホットペッパーに検索を行ったり，カテゴリから飲食店のジャンルを指定して以下，本論文の構成を示す．まず 2 節では関連研究について飲食店を検索したりするなどといった方法がある．これらの方説明する．3 節では想定する UI とユーザ操作について説明す法ではユーザは食事をしたい飲食店のジャンルを絞りこめている．4 節ではユーザの取捨選択操作に基づく嗜好推定に関してる場合，検索がスムーズに行うことができ，非常に有効である説明する．5 節でプロトタイプシステムについて説明する．6と考えられる．しかし，食べたいジャンルが絞り込めていない節で評価実験について説明する．7 節でまとめと今後の課題をときや，漠然としているときは，ジャンルを検索，選択するこ説明する.とは難しい．クエリを用いた検索では飲食店の知識が多くない
場合検索するのは難しく，飲食店について詳しく知らないがた

2. 関 連 研 究

めに飲食店を調べようとしたにもかかわらず，うまく調べるこ

神谷ら [2] は好みの画像をユーザがチェックし，チェックされとができないことがある．またジャンルを指定して検索する方

た画像のジャンル情報とチェックを付けた数から重みを計算し，法では，料理のジャンルが書かれているため，その中から選択リアルタイムで新たに画像を推薦するシステムを提案している．

することでキーワードによる検索よりも容易であるといえるが，加藤ら [3] は旅行地の画像をユーザに提示し，その画像をユー

具体的に画像があったり，予算が書かれているわけではないた

ザが選択，拡大することでユーザの興味として点数をつけ，画め，ジャンルを選びづらいと考えられる．また食べたいものが像に付与されたタグとそのタグが属しているカテゴリから嗜好決まっていないがために，エリア名だけをクエリにして検索すを抽出し，タグ，カテゴリをもとに観光地を推薦する手法を提ると自分の漠然とした嗜好と合わない飲食店が表示され．非効案している．奥薗ら [4] は表示された観光スポットの画像のな率な検索方法である．このようなユーザ知識と検索の関係につかからユーザが選択を繰り返すことでプロファイルする手法をいて中島ら [1] は検索対象に対する知識がない場合，情報検索提案している．また階層的構造の嗜好モデルを定義し，その嗜のパフォーマンスが落ちると結論付けている．

好モデルに基づきユーザが選択した画像からどのような項目をそこで，我々は食べたいものがはっきりと決まっていない場重視しているかにより嗜好を推定している．これらは選択されたものから嗜好を推定するにとどまっており，選択されなかっ（注 1）：http://www.gnavi.co.jp/（注 2）：http://www.myvoice.co.jp/biz/surveys/19313/（注 3）：http://tabelog.com/（注 4）：http://www.hotpepper.jp/

たものからの嗜好の推定は行われていない．
大坪ら [5] は複数の推薦された飲食店のメニューの画像からユーザが気に入ったもの，気に入らないものを選択し，ユー図2

図 1 推薦店舗の情報の表示方法

変更する店舗と推薦される店舗ザがメニューを決定する手法を提案している．これは Support

Vector Machine を用いることで正負両方の選択を考慮し，ユーザの興味の推定を行っている．本研究とはユーザが選択した店舗の属性のみに注目しており，ユーザの振る舞いからユーザの嗜好を推定するには至っていない．
阪本ら [6] は複数のエージェントが飲食店を推薦し，それに対するユーザの Good か NoGood の評価によって各属性の重みを学習しながら飲食店を推薦するシステムを提案している．
布目ら [7] は不動産物件の選択の際の漠然とした嗜好を推定する手法を提案している．これは数値の属性である広さや階数といった間取りの要素へ重みづけを行いユーザの嗜好の推定を

図 3 システム構成行っている．これらは数値による属性のみを考慮しており，テキストの属性を考慮していない点で異なる．
井原ら [8] は通常のブログ検索に加え，blog 記事に投稿された画像をサムネイルのみで表示できる手法を提案している．本
研究とは画像を用いて，ユーザの理解を助けるという点では類似しているが，ユーザの嗜好を特定するまでには至っていない．
四方ら [9] は EC サイトでの洋服の推薦を想定，初回アクセス時にコンジョイント分析を用い，重視属性を把握し，推薦する手法を提案している．本研究との違いは初回時にユーザの重視する属性を把握している点で異なる．
井上ら [10] は電子チラシをユーザが閲覧している振る舞いからユーザの傾向を抽出し，階層型ページを再構成するシステムを提案している．本研究とはユーザの選択によって興味対象が絞られているかなどを推定するという点で類似している．本研
究と異なる点は，テキスト属性に対して考慮されているが，商品の価格などの数値属性に対して考慮されていない．

3. 想定する UI とユーザ操作する．
（ 1 ） k 件の店舗の飲食店が推薦，表示される（ 2 ） 現在の嗜好と合わないと思う店舗を 1 つ以上選択する（ 3 ） 変更ボタンを押す（ 4 ） 選択した店舗が消え，代わりに新たに推薦される店舗を表示する（ 5 ） ユーザが店を決定するまで (1) から (4) を繰り返す

3. 2 属性

飲食店の推薦において考慮する属性は大きく分けて，テキスト属性と，数値属性がある．テキスト属性とは飲食店のジャンル (カテゴリ) や店名，説明文等がある．数値属性には予算，席数，店に対する評価値などがある．ここではカテゴリと予算を例に説明する．本稿でのカテゴリとは中華や和食、居酒屋といった料理ジャンルのことを示し，平均予算はその店舗で使われた平均の金額をいう．ユーザは提示された情報のうち，主にカテゴリ，平均予算により飲食店を決定すると考えられる．そこで各カテゴリと各平均予算に対して重みづけを行い，ユーザ

3. 1 ユーザインタフェース
ユーザは提示・推薦された飲食店に対して変更操作を行う．
指定したエリア内の k 件の店舗をシステムが提示・推薦する．
その際に店名，カテゴリ，平均予算，その飲食店の画像等の店舗情報を表示する．店舗の表示方法は図 1 に示す．ユーザはそれらの表示された情報から飲食店を取捨選択することになる．
取捨選択の方法を図 2 に示し, 以下に選択と推薦の流れを説明の嗜好を推定する．提示・推薦された飲食店をユーザが変更操作を行うことで，変更された飲食店，変更されず残っている飲食店からカテゴリの重み，平均予算の重みを変動させる．この時のシステムの流れを図 3 に示す．

3. 3 ユーザの操作と嗜好推定
本稿ではカテゴリ，平均予算のそれぞれの重みに対して，明示的嗜好と潜在的嗜好の 2 つに分け，変更されずに残った飲食店，変更された飲食店によって重みをそれぞれ別々に変動させ期値は 1.0 とする．

る．ここでの明示的嗜好とは変更されずに残っている飲食店に

4. 2 ユーザの明示的嗜好推定

よって変動する重みのことをいい，潜在的嗜好とは変更されたユーザが提示・推薦された店舗を選択後，変更されずに残っている店舗によって明示的嗜好の重みを上昇させる．明示的嗜飲食店によって変動する重みのことをいう．
ユーザが変更せずに残した店舗は，ユーザがその店舗のカテ好の重みは一時的な重みとなる．これは変更されずに残っていゴリ，平均予算の両方を許容していると考えられ，明示的な嗜る店舗は推薦，変更を繰り返していくごとに変化するため，一好であるといえる．そこで変更されずに残った飲食店によって時的な重みとする．この明示的嗜好の重みは潜在的嗜好の重み変動させる重みは明示的嗜好と定義する．また一方でユーザがに足して，そのカテゴリ，平均予算の価格帯の重みとなる．ま変更した店舗は，ユーザが変更した理由をこのシステムからはた明示的嗜好は，変更されずに残っている店舗からわかるユー明確に判断できないといえる．カテゴリ，平均予算のどちらかザの明らかな嗜好であるため明示的嗜好は潜在的嗜好よりも大一方，またはその両方が気に入らない場合や，推薦された店をきな影響を与える．

ユーザがすでに知っており，かつユーザの好きではない店舗でまたこの明示的嗜好では未推薦のカテゴリの重みの上昇によある場合，また他に提示されている店舗と何らかの比較をして，る変化も加える．そしてユーザの明示的嗜好による重みの変化劣っていると判断し，変更する場合が考えられる．そのため，はテキスト属性か数値属性かによって変化する．明示的嗜好の変更した店舗のカテゴリ，平均予算に対して必ずしも気に入ら重みの変化は以下の式になる．

ないとは限らないため，店舗を変更して変動させる重みを潜在的嗜好と定義する．
これらの明示的嗜好と潜在的嗜好を足すことで各カテゴリ，各平均予算の重みとなる．この重みに基づき，推薦する飲食店のカテゴリ，平均予算をそれぞれ決定する．この推薦する店舗のカテゴリ，平均予算は 1 店舗推薦するごとに決定する．そして決定したカテゴリ，平均予算に合致する店舗を推薦する．


N (ai，t )





 T (a )i，tw(ai，t+1 ) =





S(ai，t )(ai が数値属性であり，ai 近傍の数値属性が変更されず残っている)(ai がテキスト属性でありai が変更されず残っている)(ai がテキスト属性であり未推薦である)

4. ユーザの取捨選択操作に基づく嗜好推定(2)

本稿では各カテゴリ，各平均予算に対してシステムが重みづ

本稿ではテキスト属性としてカテゴリ，数値属性として平均けを行うことによってユーザの嗜好を推定する．またカテゴリ，予算の価格帯を例に説明する．さらにここではカテゴリのみに平均予算それぞれに対して，潜在的嗜好と明示的嗜好の 2 つにまだ推薦されていないカテゴリの重みを上昇させる．

分けて，それぞれで重みを変動させ，潜在的嗜好と明示的嗜好

4. 2. 1 数値属性の明示的嗜好の重みの上昇の重みを足すことでその属性の重みとなる．潜在的嗜好は店舗数値属性として飲食店の平均予算の価格帯を属性とする．こを変更した時に変動する重みであり，明示的嗜好とは店舗を変のとき，式は以下のようになる．

更せず店舗を残した際に変動する重みのことをいう．

4. 1 ユーザの潜在的嗜好推定ユーザがある店を変更した場合，その変更した店のカテゴリ，価格帯のそれぞれの潜在的嗜好の重みをシステムが減少させる．
ただし変更した店のカテゴリと同じカテゴリを持つ店舗が変更

N (ai，t ) =i+x∑d(ai ，aj ) × P (aj ，t ) × β lj=i−x
1×e− var+1 ×k
C(3)

されず残っている場合，また変更した店の平均予算と同じ価格

β(> 1.0) はパラメータである. C はユーザによる 1 度の変更

帯の平均予算を持つ店舗が，変更されず残っている場合，それ操作で変更された店舗数を表す．1 度の変更操作で 1 店舗以上ぞれの重みを減少させることはない．

変更する店舗を選び，また提示・推薦される店舗は k 件で固定

これは，例えば変更した店舗と同じカテゴリの店舗が残ってされているので C は (1 <=C<= k) となる．式 (3) の d(ai ，aj )いる場合，変更した店舗の平均予算が気に入らなかったというは属性 ai と aj からの距離によって値が変化し，さらに aj の可能性がある．また同じカテゴリまたは価格帯を持つ店舗が推明示的嗜好の重みによって N (ai，t ) は変化する．

薦・提示されたときに，ユーザがそれらの店舗同士で何らかのvar は変更されずに残っている店舗の平均予算の価格帯の分比較を行い，変更したなどの理由が考えられるためである．以散であり，この分散が小さいほど価格帯の明示的嗜好の重みの下が潜在的嗜好推定の式となる．

上昇は大きくなる．これは分散が小さい場合，ユーザは価格帯P (ai，t+1 ) = P (ai，t ) × αmn(1)

に関してこだわりがあるといえるため，その価格帯の重みを大kきく上昇させる．また Cは店舗の変更された数が少ないほど

P は潜在的嗜好の重みであり， ai は属性を表す， n は一度の値は大きくなる．これはユーザの変更した店舗数が少ないほど変更操作で ai を持つ店舗が変更された数． m は ai の属性をユーザは店舗を絞り込めていると考えられる．つまり，変更さもつ店舗が推薦されて，残ることなくすぐに変更が押された回れず残っている店舗の平均予算の価格帯が一つに集中している数である． α(<1.0) をパラメータとする．P (ai ，0) の重みの初ほど，重みは大きく上昇する．

4. 2. 2 テキスト属性の明示的嗜好の重みの上昇
テキスト属性として飲食店のカテゴリを属性とする．このとき式は以下のようになる．

T (ai，t ) = P (ai，t ) × β l(√ ∑)k× log2+1
L(ai )2 ×Ci∈A(4)xl は一度の変更操作で属性 ai の店舗が変更されず残っている数である．Ax は ai と同種の属性であり， ai がカテゴリであ√∑2る場合 Ax はカテゴリ集合となる．
i∈Ax L(ai ) は変更されずに残っているカテゴリの 2 乗和を表す．これは変更されずに残っている店舗のカテゴリが，あるカテゴリに集中して残っ図 4 プロトタイプシステムているときにこの値は大きくなる．変更されず残っている店舗の数が多いが，変更されず残っているカテゴリの種類数が少ないほどカテゴリの明示的嗜好の重みの増加は大きくなる．これはユーザの変更する店舗の数が多いということは，ユーザが食べたいカテゴリをまだ絞れていないと判断でき，変更する店舗の数が少ないほど食べたいカテゴリが絞れていると判断できるためである．また，残っているカテゴリの種類数が多いほど，ユーザが食べたいと思うカテゴリを絞り切れていないと判断でき，カテゴリの種類数が少ないほど，ユーザが食べたいものがはっきりと絞り込めていると判断できるためである．

4. 2. 3 未推薦のテキストの重みの上昇
まだ自分の嗜好に合うカテゴリが推薦されていない可能性が

図5

システム構成図あるためにこれを行う．この時の重みの上昇はユーザが食べた
いと思うカテゴリを絞り込めていないとき，重みの上昇が大きタイプシステムのインタフェースを図 4 に示し，構成図を図 5

くなる．これはあるカテゴリが変更されずに多く残っているとに示す．飲食店情報としてぐるなび API を用いた．飲食店のカき，ユーザの嗜好はすでにそのカテゴリでほぼ決めているもの

テゴリ数は 22 種類．平均予算の価格帯は 14 の価格帯に分かれと考えられる．そのようなユーザにはまだ推薦されていないカ

る．1,000 円未満，1,000 円以上 2,000 円未満のように，10,000テゴリはそれほど必要がないと考えられるため，重みの上昇円まで 1,000 円区切りの価格帯となり，それ以降は 30,000 円まは少なくなる．一方で残っているカテゴリの種類数が多いとき

で 5,000 円区切りの価格帯となり，30,000 円以上は 30,000 円

ユーザはまだ食べたいと思うカテゴリを決まっていないという以上の価格帯となる．各飲食店はカテゴリと平均予算の情報をことが考えられることから，多くのカテゴリを推薦するために持つ．カテゴリは必ず 2 つ持つようにしている．カテゴリが 1

この重みの上昇は大きくなる．以下が式となる．

S(ai，t ) = P (ai，t ) × γ( ∑)AiAik× −( ) log2 ( ) + 1 ×EECi∈Aつしか記載されていない場合，2 つ目のカテゴリも 1 つ目のカテゴリと同じものとみなす．また予算が記載されていない店のデータが存在する．予算がついていない店を出す確率を 0.067(5)xの固定値として変動させない．インタフェースは 3 × 3 の 9 個の飲食店を提示，飲食店の情報として，店名，カテゴリ，平均γ(> 1.0) はパラメータで，E は残っている店舗数から考えら予算とその店舗に関する画像を表示させている．また飲食店をれる最大のカテゴリの種類数を表す．式 (5) では平均情報量を取捨選択する際，画像をクリックすることでチェックマークが利用する．これにより，起こりうる確率が小さいとき，平均情つく．1 店舗以上チェックがついた状態で変更ボタンを押すこと

報量の値は大きくなり，起こりうる確率が大きい時，平均情報でチェックを付けた店舗の数だけ新しく店舗が推薦され，チェッ量は小さくなる．これにより．取りうる最大のカテゴリ数のうクを付けた店舗に変わって推薦される．パラメータの値はそれ

ち，残っているカテゴリのうちの 1 つに集中している状態であぞれ α = 0.9，
β = 1.15，
γ = 1.2 とした.

ると，平均情報量は小さくなることから，カテゴリの種類数が多いほど未推薦のカテゴリへの重みは大きくなる．

5. プロトタイプシステム
5. 1 システム構成
本手法に基づき，プロトタイプシステムを作成した．プロト

6. 評 価 実 験
6. 1 実 験 内 容
実験には提案手法，ユーザの絞り込み，周辺の価格帯を考慮しない手法 (以後，絞りこみなしと記す) およびランダムの 3

表1

正解カテゴリ・予算との一致率

表 4 試行を終了してから K 回目以内の正解予算推薦率

提案手法

絞りこみなし

カテゴリ

0.429

0.850

00.342

0.278

0.222

価格帯

0.571

0.429

10.287

0.282

0.171

2

0.252

0.278

0.150

平均推薦率

30.229

0.255

0.137

絞りこみなし ランダム40.210

0.253

0.135

表2
提案手法

K 回目以内 提案手法 絞りこみなし ランダム

カテゴリ

0.101

0.192

0.078

50.212

0.256

0.133

価格帯

0.159

0.196

0.127

60.211

0.261

0.130

70.222

0.276

0.123

80.2150.234

0.12290.197

0.228

0.127

100.194

0.2270.070

表 3 試行を終了してから K 回目以内の正解カテゴリ推薦率

K 回目以内 提案手法 絞りこみなし ランダム00.206

0.333

0.157

10.191

0.306

0.138

20.159

0.309

0.117

30.139

0.293

0.107

を示している．表 1 の結果からカテゴリに関しては絞り込みな

40.129

0.262

0.100

しの手法が提案手法を上回った．これは提案手法では未推薦の50.139

0.244

0.099

テキスト属性の重みの上昇により，推薦されていないカテゴリ

6

0.139

0.215

0.090の確率が上がること，また，推薦されていないカテゴリを正解

70.136

0.201

0.062

カテゴリとした被験者がいなかったため，提案手法が下回った

80.123

0.208

0.062

結果となったと考えられる．未推薦カテゴリを正解カテゴリと

9

0.115

0.202

0.070

100.123

0.217

0.062

できる被験者はあらかじめ，そのカテゴリを食べたいと考えている被験者しか存在しないため，このような結果になるのは妥当であると考えられる．一方価格帯では，提案手法が上回った，手法を用いた．絞り込みなしを以下に説明する．式 (3) の d(ai∑，aj ) が ai = ai 以外の時 0 となり， 内の 4 項以降を用いな

これは周辺の価格帯を考慮しているため，絞り込みなしの手法い．また，式 (4) では 2 項，式 (5) では 3 項を用いず，ユーザの有効性は確認できた．

を上回ったと考えられるため，周辺の価格帯の考慮することへの絞り込み度合を全く考慮しないものである．被験者はそれぞ価格帯の場合，未推薦である周辺価格帯であっても被験者はれの手法で推薦するシステムを利用した．システムを利用し，その価格帯が存在することを知っているため，有効に働いてい店舗を決定した時点，もしくは 10 回変更操作を行ったが店舗がると考えられる．

決定しなかった場合に試行は終了とする．試行終了後に被験者

表 2 は，試行全体での正解カテゴリ，正解予算の平均推薦率

は試行終了時点の状態で，どのカテゴリの店舗で食事がしたいを示している．表 2 の推薦率の結果から，カテゴリの推薦率は，と考えていたか，どのくらいの予算を考えていたかを回答をし

表 1 の結果と同様に絞り込みなしの手法が提案手法を上回り，た．このカテゴリを正解カテゴリ，予算を正解予算と記す．カ

ランダム手法も上回った．また価格帯に関して，絞り込みなし

テゴリに関しては複数回答可とし，予算に関しては何円以下，の手法が全てを上回る結果となった．これは提案手法での被験何円から何円，何円くらいのような方法で回答した．被験者は者の考えていた予算と合致するような店がエリア中にあまり存7 人，実験に用いるエリアを，提案手法では北海道札幌大通り，在しなかったため，推薦されることが少なく，結果的に推薦率

ユーザの絞り込み，周辺の価格帯を考慮しない手法では大阪府が絞り込みなしの手法を下回ったと考えられる．

梅田・大阪駅，ランダム手法では愛知県名駅前・国際センターを推薦するエリアとして実験を行った．

また表 3 に試行が終了した時点から K 回目以内の正解カテゴリの推薦率を示す．表 3 の結果より絞り込みなしの手法がど提案手法とユーザの絞り込み，周辺の価格帯を考慮しない手の回数から見ても全ての手法を上回った．提案手法では 2 回目

法では，ユーザの嗜好と最終的な確率の一致率を評価とする．

以内，1 回目以内で値が大きく変化しており，ユーザが店を決カテゴリでは正解カテゴリ N 個が最終的な全てのカテゴリの定する直前の嗜好推定ができていると考えられため，絞り込み確率上位 N 位に何個入っているかを一致率とした．平均予算のによる嗜好推定が有効的であるといえる．表 4 では試行が終了

価格帯では，正解予算を価格帯に置き換え，平均予算の価格帯した時点から K 回目以内の正解予算の推薦率を示す，表 4 よの確率の上位にある割合を一致率とした．3 手法の比較として，り，0 回目以内での推薦率は提案手法が全てを上回った．また正解カテゴリ，正解予算が全体のうち何回推薦されたか推薦率

表 3 のカテゴリの推薦率と同様に提案手法では，K=0 に近いとして評価した．また店が決定した段階，もしくは変更操作をほど急激に推薦率が上昇しているため，カテゴリと同様に価格行った 10 回目からみて K 回目以内の推薦率を見ることで操作帯においても絞り込みによるユーザの嗜好推定が有効であると回数に対する考察を行う．

考えられる．また今回の実験では各手法と推薦エリアが分離で6. 2 実験結果と考察きておらず，エリアの影響を評価から取り除く必要がある．

表 1 では正解カテゴリ，正解予算との最終的な確率の一致率

7. まとめと今後の課題
本稿では，ユーザに対して複数の飲食店情報を提示し，ユーザが取捨選択を行うことで，ユーザの嗜好を推定し，新たな飲食店を推薦するための手法を提案した．また評価実験を行い，ユーザの飲食店の変更の仕方を考慮した絞り込みが有効であると確認できた．また周辺の価格帯を考慮した提案手法が有用であると確認できた．ただし，価格帯に関してカテゴリと価格の関係性の考慮はしておらず，カテゴリ，平均予算の価格帯をそれぞれ独立したものとして推薦を行った．今後，平均予算の価格帯に関する推薦は，カテゴリとの関係性を考慮する推薦を今後検討したい．また，未推薦のテキストの重みの上昇により，ユーザが食べたいと思っていたカテゴリと違うカテゴリの確率が上がりすぎている可能性がある．そのため，未推薦のテキストの重みの上昇に関して適切に評価する必要がある．また評価
実験として，本システムと既存の飲食店検索サイトでそれぞれで行きたいと思う飲食店を決定するような比較，評価を行いたいと考えている．
今回，カテゴリと平均予算の価格帯を属性に飲食店の推薦システムを構成した．飲食店の属性として考えられるものは多くあり，数値属性であれば席数や，その飲食店の評価値やメニュー数が考えられる．またテキスト属性であれば店の説明文などが考えれられる．今後，そのような属性を用いた飲食店の推薦を行うことを考えている．またその際現在の数値属性，テキスト属性と同じような重みづけによってユーザの嗜好を推定することが可能かを検討する必要がある．

謝

辞本研究の一部は，平成 27 年度科研費若手研究 (B)(課題番号：15K16091) によるものです．ここに記して謝意を表すものとします．

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