@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217365,
 author = {新山, 大地 and 羽山, 徹彩 and Daichi, Niiyama and Tessai, Hayama},
 issue = {8},
 month = {Mar},
 note = {推薦システムは様々なオンラインビジネスに利用され，有益さが認識されているものの，それぞれの対象ごとのシステム設計ポリシーについてはほとんど明らかにされていない．その要因のひとつとして，推薦アルゴリズムとそれによるユーザの挙動について，商用プラットフォーム提供側でしか把握できず，その効果を確認できないことが挙げられる．そこで，本研究では日本酒を対象としたオンラインサービスを利用し，複数の推薦アルゴリズムがユーザのオンライン上の振舞にどのように影響を与えるかを調査した．そのために，1 か月間のシステム運用のなかで，その期間にログインした 858 ユーザに 4 種類の推薦アルゴリズムのうち一種類を割り当て，システムログイン回数，推薦した日本酒銘柄の説明ページへの遷移数，飲みたいリストの日本酒銘柄登録数，および各日本酒銘柄へのコメント投稿数についてシステム履歴をもとに分析した．その結果，日本酒口コミサイトを対象とした推薦アルゴリズムの効果として，アソシエーション分析による推薦が個人の嗜好性と人気度を考慮した日本酒銘柄推薦システムに有効であることが分かった．},
 title = {日本酒口コミサイトにおける推薦アルゴリズムの効果に関する事例研究},
 year = {2022}
}