レシピ共有サイトのアクセスログを用いたレシピ興味度予測手法
安川達朗（1451113）
推薦・検索システムの改善・開発ではユーザ興味を取得することは必要不可欠である。
しかし、ECサイトでの商品の推薦・購入に利用される評価値入力、
お気に入りや購入を全てのユーザに強いるのは負担が大きい。
このような一定の労力が強いられる明示的データを介さずに、
滞在時間やアクセス回数などの暗黙的データだけで
ユーザの興味がわかれば、推薦・検索システムに有用である。
本研究ではこれらの課題を解決することを目的とし、
暗黙的データから興味度[小、中、大]の予測手法を提案し、
レシピ共有サイトであるクックパッドのデータに適用し、有効性を評価する。
興味度予測で利用する特徴量は、レシピ最大滞在時間、合計滞在時間、アクセス回数である。
分析・予測結果より、最大滞在時間が単体では最も効果があることが判明した。
さらにそれらの特徴量を組み合わせることで予測精度が向上することも確認した。