[1Win4] Poster session 1

[1Win4-62] Development of Recommendation Ranking Adjustment Algorithm for Heatstroke Prevention Methods Recommendation System

〇Yuma Kadokura¹, Tomohito Yanagisawa¹, Nobuki Nemoto¹ (1.TOSHIBA CORPORATION)

Keywords:Recommendation Systems, heatstroke, Wearable sensor

暑熱ストレスによる体調不良・事故は増加しており、対策が求められている。我々はユーザが装着するウェアラブルセンサの情報から、状態に応じた対策を推薦するシステムを開発し、トライアルを実施してきた。その中で、対策実施コストの算出が実態と異なるために、システムによって費用対効果が高いと算出された対策よりも低いと算出された対策がユーザに選択される事例が確認された。そこで、センサ情報とユーザ選択によって実施コストが調整されるアルゴリズムを開発した。アルゴリズムはセンサ情報から算出した実施コストとユーザ選択に応じて実施コストの計数が変更されるものとし、1回の選択による変更幅に応じて高位調整モデル、中位調整モデル、低位調整モデルの3つを用意した。12名を対象に評価した結果、システム利用者が少ない場合は高位調整モデルが、多い場合は中位調整モデルが最も早く実施コストが最適化されることが分かった。この結果から、本手法によって実施コストを調整することで、費用対効果が高い対策が推薦できること、そしてその調整幅はシステム利用者の数に影響されることが示唆された。