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本研究は，ユーザの嗜好を学習するだけでなく，ユーザが対象を好んでいる潜在的な規則を抽出し，商品開発やレコメンド，さらには他ユーザとの潜在的な共通嗜好を把握することを目指して実施してきた．ユーザが所望する対象をレコメンドするシステムはこれまでに提案されているが，システムがユーザの嗜好を人間が理解できる形式（例えば言語ルール）で抽出するシステムは少ない．本研究では，女性用衣服コーディネートや音楽などを対象とした提案モデルにおいて，ユーザの感覚に合った嗜好ルールを獲得できることが確認されている．同成果は，前述の説明可能なAI（eXplainable AI: XAI）の開発に対して寄与するものである．
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