@article{oai:doshisha.repo.nii.ac.jp:00022163,
 author = {長谷川, 亮 and Hasegawa, Ryo and 寺田, 吉壱 and Terada, Yoshikazu and 宿久, 洋 and Yadohisa, Hiroshi},
 issue = {1},
 journal = {文化情報学, Journal of culture and information science},
 month = {Mar},
 note = {本論文では消費者に対して,毎日の食卓におけるメニューを推薦するシステムの枠組みについて提案する.ここで用いたデータは食MAPデータと呼ばれる,毎日の食卓状況を記録したデータである.この食MAPデータを用いて,まず消費者の分類基準を作成した.その結果,消費者は8つのtypeに分類される.次に,8つのtypeそれぞれについて,メニューを推薦するモデルを考える.本論文では推薦するメニューを決定する手法として,ベイジアンネットワークを用いた.ベイジアンネットワークとは,事象の因果関係をグラフ構造で表現する確率モデルの一つである.このモデルはデータの蓄積によって逐次的に出力が改善されていくことが特徴である.これにより,システムは消費者のその日の気分やメニューの方針を入力として,その状況に適切なメニューを出力できるように成長していくことが期待される.また,本論文ではモデルの検証のため,交差検証法によるモデルの精度の算出を行った., In this paper, we propose a framework of recommender system that recommends menus in daily table for customer. We use the data called Shoku-MAP data, which recorded the situation of daily table. First of all, we define classification criteria of the customers to use the data. As the result, the customers are classified eight types. Then, we define the defferent models that recommends the menu for each type of customers. We use a Bayesian network as the method determines which menu is recommended. The Bayesian network is the one of the probability models that represents causal relationship of event. It is feature of this model that the model sequentially improves the output of model by accumulation of the data. Therefore, the system is expected to output more appropriate results, by inputting the customer's mood and policy of menu on the day. In addition, we calculate the accuracy of the model by using cross validation ., 研究論文, application/pdf},
 pages = {1--10},
 title = {ベイジアンネットワークを用いた食事メニュー推奨システムの提案},
 volume = {6},
 year = {2011},
 yomi = {ハセガワ, リョウ and テラダ, ヨシカズ and ヤドヒサ, ヒロシ}
}