AI駆動型インテリジェントケータリングシステム設計のための機能要件とオブジェクト指向システムモデリング

Summary

この研究では、非接触型コミュニケーション、カスタマイズされた食事の提案、満足度予測を可能にする AI ベースのレストラン ケータリング システムを導入します。LDA、CONV-RNN、Conv-LSTMでNLPを利用することで、ルールベースの技術を凌駕し、精度、再現率を高め、ミス率を低減し、外食産業におけるAIの革命的な可能性を実証しています。

Abstract

食品業界は、グローバリゼーション、技術の進歩、顧客の期待の進化により、ここ数十年で大きな変革を遂げてきました。人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) は現在、食品の生産、マーケティング、サービス提供を強化する上で重要な役割を果たしています。本研究では、自然言語処理(NLP)と線形判別分析(LDA)を用いた非接触型サービス、Convolutional Recurrent Neural Network(Conv-RNN)モデルによるパーソナライズされた食品の推奨、最適化されたConvolutional Long Short Term Memory(Conv-LSTM)モデルによる顧客満足度予測を通じて、レストランのケータリングサービスを改善するためのAI駆動型インテリジェントシステムを提案する。実際の実験では、提案されたシステムが従来のルールベースの方法よりも優れており、Word2Vec-LDA で 91.5% の精度、91% の精度、91.1% の再現率、および 89.7% の F1 スコアを達成していることが実証されています。Conv-RNN モデルでは 98.5% の精度、損失は 0.02。Conv-LSTM システムでは RMSE が 0.1011、R² が 0.9812 でした。これらの結果は、レストラン業界における顧客サービスの自動化と強化における AI の変革の可能性を浮き彫りにしています。

Introduction

AI の導入は、過去 10 年間、デジタル テクノロジーの成長において重要な部分を占めてきました。ホスピタリティ部門を含むいくつかの業界に可能性と課題の両方を与えてきました¹ そして、人々の生活の質を向上させ、それによって経済を強化する可能性を秘めた AI を活用した発明が数多く開発されてきました。競争の激しいレストラン業界では、一流の料理と顧客サービスを維持することが成功に不可欠です。テクノロジーが進歩し、食事体験が変化するにつれて、AI は業務効率と顧客満足度を向上させる革新的なツールになりつつあります。AI を活用した監視システムは、レストランの運営² を変革し、キッチンをより適切に管理し、食品の品質を監視し、一流の顧客サービスを提供しています。これらのテクノロジーは、高度なアルゴリズムとリアルタイムのデータ分析の使用を通じて業務を合理化し、食事体験のあらゆる側面における一貫性、安全性、卓越性を保証します。レストランは通常の操作手順でより高い精度を達成することが可能^{になりました2。}

全体的な経済的成功、変化する状況への適応性、顧客のニーズと期待を満たすためにオファーを拡大および変更する能力はすべて、観光およびホスピタリティ業界の要因であり、これらの要因がビジネスが生き残るかどうかを決定することがよくあります³.したがって、観光およびホスピタリティ部門は、顧客サービスとエクスペリエンスを向上させるために、AI やロボット工学 (AIR) などの高度なテクノロジーを使用しています。これらの技術的進歩は、顧客体験を向上させるためのカスタマーケアのためのインテリジェントなツールとして使用されています⁴.さらに、ホスピタリティ経営におけるAIの急速な進歩により、企業業績も向上する可能性があります。さまざまな形式で膨大な量のデータを収集するデータ集約型産業の例は、ホテル部門です。

運営管理の非効率性、個別サービスに対する消費者の期待の高まり、労働力不足の深刻化、正確な需要予測の必要性などは、ホスピタリティ業界が直面している継続的な問題の一部です。従来のアプローチではこれらの問題に適切に対処できないことが多く、運用コストが増加し、サービス品質にばらつきが生じます。人工知能 (AI) は、面倒なプロセスの自動化、データ主導の意思決定の促進、需要予測の促進、価格設定と在庫管理の最適化、消費者のパーソナライゼーションの強化を通じてソリューションを提供します。AI は、これらのギャップを埋めることで、ホスピタリティ部門の業務効率とゲスト エクスペリエンスを向上させるための革新的な手段としてますます位置づけられています。

AI は、業務効率を回復し、顧客イベントを認識することで、レストラン業界におけるカスタマーケアの歴史を変革しています²。機械学習や外挿分析などの AI スキルは、需要創出や在庫管理などの手順を合理化するために不可欠です。サービスの一貫性の向上と運用コストの削減は、これらの進歩の結果です ^5,6。さらに、AI は消費者データを評価してカスタマイズされたメニューの提案と昇格を提供することで、パーソナライズされたインタラクションを促進し、顧客ロイヤルティと幸福度を促進します⁷。インテリジェントシステムは旅行および観光セクターで重要な役割を果たしており、洗練度に集中することで競争が激化しています⁸.ホテルは、デジタル戦略⁹ や、AI やモノのインターネット (IoT) で強化されたロボットなどの最先端テクノロジーを実験しています。AIおよび関連テクノロジーを搭載したロボットはますます一般的になりつつあります¹⁰.音声コマンドによって起動される人工知能(AI)デバイスである音声アシスタント(VA)は、デジタルインターフェースを通じて、ある程度の人間のような知能を提供します¹¹。VA は、ユーザーの認知度の低さ、煩わしさ、ホテルの従業員と訪問者の両方からの時折の反対など、進歩にもかかわらず困難を抱えています¹²。

社会の力学が変化し、便利で時間を節約できるオプションを選択するアメリカ人が増えるにつれて、レストラン業界では配達とテイクアウトの業務が拡大しています¹³.米国の消費者のほぼ 60% が少なくとも週に 1 回は配達またはテイクアウトを注文し、消費者の 78% がオンライン食品注文プラットフォームを積極的に利用しています¹⁴。この傾向は、オンラインフードデリバリー市場が2023年末までに2,200億ドルに達し、レストランの売上高の40%を占め、2030年末までに市場が3,650億ドルに達するというデータによってさらに強化されています¹⁵。2028年までに5,346億米ドル以上に増加すると予想されています。2034 年までの年平均成長率は約 9.5% と予測されており、世界市場は 2024 年に約 2,888 億 7,000 万米ドルと評価され、2025 年末までに 3,163 億 1,000 万米ドルに達すると予想されています¹⁵。さらに、オンライン直接注文の数は 2019 年から 2021 年の間に 54% という驚異的な増加を遂げており、顧客が従来のイートイン オプションよりもデジタル注文を選択する傾向が増えていることを示しています。サービス管理におけるテキストマイニングとデータ主導の意思決定の重要性の高まりにより、新しい管理領域や、市場インテリジェンスやソーシャルメディア分析などの重要なトピックが明らかになります¹⁶.この調査は、レストランがチャットボットを使用して業務効率と顧客エンゲージメントを向上させるための説得力のある議論を提供します。さらに、Proenca と Soukiazis¹⁷ による調査では、マーケティングおよび顧客関係管理イニシアチブにおけるデータ主導のアプローチの可能性が強調されており、チャットボットを使用して顧客とのやり取りを最大化し、企業の拡大を促進する方法について洞察力に富んだ情報を提供しています。

効率を高め、個別化された顧客中心のサービスを選択するために、レストラン業界はロボット工学、人工知能、サービス自動化(RAISA)¹⁸を導入しています。レストランでの RAISA の使用には、他のテクノロジーの変更と同様に、評価すべき多くの影響があります¹⁹。エラーを減らし、全体的なサービス品質を向上させることで、RAISAは信頼性の高い標準化されたサービスを提供できます²⁰。さらに、クライアントに独特のインタラクティブな体験を提供することもできます。Kreishan¹⁸ によると、サービス ロボットは現在、より洗練され、独立しており、適応性が向上しています。しかし、レストランの全体的な雰囲気や、常連客、従業員、ロボット間の社会的相互作用にも影響を与える可能性があります。マネージャー、従業員、消費者はこれらの要素に対する認識が異なり、RAISA と対話する準備ができているため、テクノロジーの受容性に影響を与える側面を評価することが重要です²¹。

オムニモデルの重要な言語能力は、ホテルレビュー分析におけるセンチメント分類精度の向上によって強調されており、BERT²²の60.6%と比較して67%以上に達しました。同時に、レコメンダー システムは、大規模言語モデル (LLM) を段階的に使用し、プロファイルの管理とユーザー レビューの分析によりカスタマイズを改善しています。ハイブリッド システムは、LLM 出力とグラフ ニューラル ネットワークの埋め込みを統合して、まばらなデータ状況での推奨精度を向上させますが、PURE フレームワークは LLM を使用して、レビューに基づいてユーザー プロファイルを動的に更新します²³。一方、セッションベースの状況では、Transformers4Rec などのトランスフォーマー スタイルのレコメンデーション アーキテクチャが従来の RNN モデルを上回っています²⁴。

AI、自動化、スマートテクノロジーの急速な発展にもかかわらず、インテリジェントケータリングには未開拓または未開拓の側面がまだ数多くあります。これらの課題には、AI 主導のシステムによるエネルギー効率と食品廃棄物の管理、さまざまな顧客の好みに合わせてパーソナライゼーションを拡張すること、AI を従来のキッチン ワークフローと統合すること、顧客プロファイリングにおける顧客のプライバシーとセキュリティの保護、限られた資金で中小規模のレストラン向けのインテリジェントなケータリング ソリューションの実装が含まれます。インテリジェントなケータリング ソリューションが広く持続可能な形で採用されるためには、これらのギャップを埋める必要があります。これにより、さらなる研究と発明の機会が生まれます。インテリジェントケータリングシステムの潜在的な研究穴には、次のようなものがあります。

AI システムはユーザーの選択に基づいて食事の推奨を行うことができますが、食事要件や個人の好みの微妙な点を完全に理解するのに苦労することがよくあります²⁵。解決策の大部分はまだやや基本的なものであり、不一致の予測などの間違いが発生しやすいです。ただし、一部のインテリジェント ケータリング システムは、在庫の管理や需要の見積もりに AI を採用しています。多くのインテリジェントケータリングシステムには、タッチスクリーンや音声認識など、インターフェースの方法は1つしかありません²⁶。多くのシステムは、AI エージェントが消費者の履歴や好みに基づいて一定レベルのカスタマイズを提供できたとしても、個人の好みを完全に理解または予測する能力に依然として限られています。人口統計データや以前の注文などの基本的な入力は、AI ボットによって頻繁に使用されます。

機械学習の最近の進歩は、さまざまな領域にわたる人間の行動とコンテキスト データのモデル化にますます重点を置いています。Nejadshamsiら²⁷は、都市の建物の占有プロファイルのデータソースと方法論の評価において、動的な行動パターンを捉える上での異種データの価値を強調しました。これに基づいて、Nejadshamsiら²⁸は、グラフニューラルネットワークを利用した地理的意味的コンテキスト認識通勤フロー予測モデルを提示することにより、ディープラーニングが人間の活動の時空間フローをいかにうまく予測するかを示しました。同様に、Nejadshamsi et ^al.29 は、都市規模の占有率とエネルギー推定のための交通情報に基づいたフレームワークを作成することにより、予測パフォーマンスを向上させる上でのコンテキスト キューの重要性を強調しました。

顧客エクスペリエンスの向上と業務効率の向上は、急速に変化するレストラン業界において重要な成功要素となっています。多くのレストランは、統合されたインテリジェント システムがないため、テクノロジーの使用が増加しているにもかかわらず、スムーズで個別化された効果的なサービスを提供することに依然として苦労しています。非接触型サービスの強化、個別の食事の推奨の提供、顧客の幸福度をリアルタイムで正確に予測するなどの重要な問題は、現在のシステムでは見落とされがちです²⁵。このプロジェクトは、最先端のテクノロジーを使用してレストランの運営を強化するインテリジェントなケータリング システムを構築することで、このギャップを埋めることを目的としています。システムには、次の 3 つの重要な要素が組み込まれています。

潜在ディリクレ割り当て(LDA)と自然言語処理(NLP)を使用した非接触型サービス: LDA と NLP を活用することで、効果的な非接触型顧客とのやり取りが可能になり、待ち時間や人的ミスが削減されます。

Conv-RNNベースの食品提案レコメンデーションシステム: これにより、畳み込みリカレント ニューラル ネットワーク (Conv-RNN) を使用して、消費者の好みに基づいて動的でカスタマイズされた食品の推奨事項を生成することで、メニューの満足度が向上します。

最適化された Conv-LSTM モデルによる顧客満足度の予測: レストランは、改善された畳み込み長短期記憶 (Conv-LSTM) モデルを使用して、リアルタイムのデータとフィードバックに基づいて顧客の満足度を予測することで、データ主導の改善を行うことができます。提案されたインテリジェント システムは、よりスケーラブルで効果的な方法で非接触型エンゲージメントとカスタマイズされた食事体験を提供することに加えて、顧客満足度の向上、業務の合理化、サービス提供の改善を目指しています。

この作業を以前の多くの方法と対比して、AI 主導の食品レコメンダー システムの現在のコンテキストに位置付けます。たとえば、セルフアテンションプロセスを使用して議論のダイナミクスを捉えるトランスフォーマーベースのシーケンシャル会話推奨フレームワークは、Zouらによって開発されました³⁰。対話と視覚ベースのレコメンデーションタスクを促進するために、GambettiとHan³¹は、一致したレストランのレビューテキストと写真で構成されるマルチモーダルデータセットであるAiGen-FoodReviewを開発しました。以前は、MenuAI は Ju らによって作成されていました³² トランスフォーマー モデルを使用して、テキスト メニュー グラフィックから直接メニュー項目の推奨事項を作成しました。これらのアプローチは、コンテキストやマルチモーダル情報の処理における優れたスキルにもかかわらず、解釈可能性と計算効率が損なわれることがあります。一方、当社の統合NLP-LDA + Conv-RNN + Conv-LSTMシステムは、説明可能性、軽量展開、高い予測精度のバランスが取れているため、リソースが限られているケータリング状況に特に適しています。

AI を活用したテクノロジーがインテリジェント ケータリング サービス (ICS) を通じてホスピタリティの基準を向上させ、レストランの運営をどのように迅速化できるかを調査することが、この研究の主な目的です。提案された方法では、潜在ディリクレ割り当て(LDA)とNLPを組み合わせて、クライアントからの問い合わせを非接触で効率的に処理します。Conv-RNNは、個別の体験を提供するために食事の推奨を生成するために使用され、最適化されたConv-LSTMモデルは、消費者の満足度を予測するために使用されます。これらの要素を統合することで、作成されたICSは、全体的な顧客満足度の向上、品質の保証、サービス効率の向上に実用化されています。食品の推奨精度と満足度予測に関するパフォーマンス測定を使用して、実験結果によりモデルの有効性が検証されます。

提案されたインテリジェントケータリングシステムは、食品の提案と顧客満足度の予測を提供するための非接触型サービスを提供します。非接触型インテリジェント ケータリング システムは主に自動化と利便性に重点を置いており、顧客は食品の提案や満足度予測などの特定のタスクを実行しながら、タッチレス方式でシステムと対話できるようになります。一方、AI エージェントは、データ主導の洞察を使用して、より正確で適応性のあるパーソナライズされた意思決定を行うことで自動化を超え、顧客エクスペリエンスを向上させ、より幅広い機能にわたって業務効率を向上させます。この研究の目的は、非接触型インタラクションのための NLP-LDA、パーソナライズされた食品の推奨のための Conv-RNN、顧客満足度を予測するための Conv-LSTM を統合する AI 主導のインテリジェント ケータリング システム (ICS) を開発することです。このシステムは、パーソナライゼーションとリアルタイムのフィードバックを通じて業務効率を高め、コストを削減し、一貫したサービスを提供し、顧客エンゲージメントを向上させるため、レストランにとって役立ちます。

Protocol

この研究は、マレーシア国立大学 (UKM) の研究倫理委員会のガイドラインに従って実施され、承認番号 UKM FST/2025-AI/023 で承認されました。チャットボットのクエリを収集する前に、すべての参加者から書面によるインフォームドコンセントが得られました。参加者の機密性とプライバシーを確保するために、すべてのデータは匿名化されています

調査の概要

AI技術を活用したインテリジェントケータリングシステムの概要を 図1に示します。図のように、顧客入力は、単語の埋め込み、見出し語化、トークン化などの NLP 手法で前処理され、タグが抽出されます。次に、LDAと呼ばれるMLモデルを顧客タグのモデリングに適用し、非接触型サービスを提供しています。食品の提案は、Conv-RNN モデルを使用して実行されます。前の顧客の選択から記録された流れのシーケンスに基づいて、食品がインテリジェントに顧客に提案されます。最後に、レストランのサービスをさらに改善するために、最適化されたConv-LSTMモデルを使用して顧客満足度を予測します。提案されたAIモデルの性能は、さまざまな評価指標の下で評価されます。

図 1:インテリジェントケータリングサービス(ICS)のシステムモデル提案。 このアーキテクチャには、ユーザー インタラクション、データ前処理、意図検出、食品の推奨、フィードバック メカニズムが統合されています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

使用したデータセット

インテリジェントなケータリングシステムを構築するために、チャットボットを使用して近くのレストランから283件のリクエストを収集しました。これらの質問には、メニューの詳細から営業時間まで、さまざまな顧客からの問い合わせが含まれており、手動で 15 の異なるインテント グループに分割されました。これにより、システムと考えられるすべてのユーザーインタラクションを徹底的にカバーすることが保証されます。挨拶、さようなら、感謝の気持ち、ケータリング、営業時間、設定、連絡先情報、支払いに関する質問、今日のメニュー、配達方法、メニューの質問、注文プロセス、特別セール、予約、飲み物のオプション、屋外での座り心地のアクセシビリティなどは、インテントクラスが記録するために行われた顧客からの問い合わせの具体的な側面のほんの一部です。 表1は 、各目的グループにおける質問の頻度と、質問のテーマ内容に応じた分類を示しています。たとえば、カテゴリの連絡先情報のクエリが最も多く、常連客が飲食店と連絡を取る方法を見つけることに非常に興味を持っていることが示唆されています。一方、座席と飲料のカテゴリーは問い合わせが最も少なく、これらのテーマに対する消費者の関心が低いか、すでにより多くの説明がなされていることを示している可能性があります。

LDAでNLPを使用した非接触サービス

フレームワークのアクティビティを開始するユーザー入力は、テキストを標準化し、ノイズを排除するために最初に前処理されます。トークン化、ストップワードの削除、見出し語化は、この準備の例であり、追加の分析のためにデータを準備します。予備処理の後、ユーザーの問い合わせは数値表現に変換されます。意味的リンクと文脈上の関連性は、これらの表現によって捉えられる言語的特徴の 1 つです。いくつかの機械学習分類器を使用して、16の事前定義されたクラス(インテント/タグ)を分類するためのユーザークエリのこれらのベクトル表現をトレーニングしました。モデルは、あらかじめ決められた関連応答を取得し、ユーザーのクエリ意図を正確に予測した後、それをユーザーに返します。

前処理

私たちの分析の信頼性は、受信データが一貫してフォーマットされ、その後の分類手順に関連していることを検証する前処理されたクエリによって大幅に強化されます。インテントパターン(例えば、こんにちは、ねえなどの挨拶)は、テキストを小文字に変換し、ストップワードを削除し、NLTKツールキット³³を用いてトークン化を適用することによって、収集され、前処理された。 表2は 、この研究に続く前処理ステップを示しています。

LDA ベースのタグモデリング

システムは、サポートベクター回帰 (SVR) を使用してユーザーからのタグを分類し、ユーザーの挨拶がシステムによって認識されるようにします。ユーザーの意図を予測するシステム能力を向上させるために、機械学習(ML)モデルとディープラーニング(DL)モデルに加えて、従来のテキスト処理手法と最先端のテキスト処理手法の両方を徹底的に検討しました。ユーザーの幅広い質問を理解できる高精度なアルゴリズムを構築することが私たちの目標でした。この研究では、Bag of Words (BoW) と TF-IDF の基本的な戦略を採用しました。GloveとWord2Vecは、単語の使用法に応じて単語埋め込みを生成する能力を組み合わせることで、単語の意味と文脈に関する知識を提供することができました²²。

データが準備されると、インテントクエリは潜在ディリクレ割り当て(LDA)法を使用して分類されます。目標は、LDA法でテキストマイニングを使用して、用語間の接続を分析し、それらの構造のパターンを特定することです^34,35。教師なしで確率的な性質を持つ LDA は、コーパス内のすべてのドキュメントが、事前に決められた数の手動で定義されたテーマで構成されていると仮定しています。LDA のすべての文書は等しい重みを持ち、単語の袋があります。各文書の単語は順序が並んでいないと推定されます。トピックは、単語の確率質量関数を使用して記述されます。すべてのドキュメントは、確率質量関数を使用してテーマを選択します。インテント分類のために、GensimPythonライブラリ³⁴を使用して潜在ディリクレ割り当て(LDA)を適用しました。

LDAでは、インテントは、 と呼ばれるLDA分布空気によって示される潜在上の分布と見なされます。パターンは、与えられた意図を定義するθ(多項式)として表される意図分布に基づいて選択され、Iの確率は与えられたクラスCに属します。ディリクレ分布は、パターンを単語の袋にエンコードするβに関連しています。αとβが与えられた場合、これは、z インテントを持つ M パターンに関連する N 個の単語を持つ多変量分布として定義されます。N項のグループはWとして表され、³⁶として与えられます。

(1)

θ 以上を積分することにより、合計は Z として宣言され、個々の意図の周辺の確率の積が取られ、意図の確率全体が次のように計算されます。

(2)

挨拶の意図バリエーションを含むパターンは、こんにちは、おはよう/正午/前夜に、そして「ホラ」です。これらのパターンを受信している間、システムはユーザーの意図を挨拶として検出し、その結果、定義されたフレーズ (What can I help you?) や How can I help you? 事前定義された 15 のクラスを持つシステムによってクエリが認識されない場合、システムはレストラン情報を提供し、ユーザーにカスタマー サービスとの通信を提案します。挨拶に関連するユーザークエリの LDA ベースのタグ モデリングの結果を 図 2 に示します。同様に、応答は、ユーザーの意図(クエリ)に関連する15のクラスすべてに対して実行されます。モデル LDA には、次のパラメーターがあります。トピック数(k)は40、アルファは0.05、ベータ値は0.04、反復回数は100と宣言する。

ICSにBi-NNを用いた食品提案

インテリジェント ケータリング システム (ICS) では、正確な推奨事項をサポートするために食品が体系的に分類されます。各メニューエントリは、単一のアイテム(ハンバーガー、スナック、ドリンクなど)または食事セットなどのアイテムの組み合わせ(たとえば、フライドチキンと冷たい飲み物)のいずれかを表すことができます。これらのアイテムは、チキン、ハンバーガー、スナック、ドリンク、スーツ、ティフィンの 6 つの主要なカテゴリに分類されます。わかりやすくするために、suitはパッケージ化された食事セットを指し、tiffinは伝統的なマルチアイテムの食事を表します。各食品は、価格、カテゴリ、およびその構成を説明するコンテンツベクトルの3つの主要な機能によって定義されます。この構造化された分類により、レコメンデーション モデルは商品レベルとカテゴリ レベルの両方で顧客の購入履歴を分析できるようになり、ユーザーの好みに合わせた関連する食事やコンボを提案するシステムの機能が向上します。ICS 内のすべての食品は、   として示されるセットです。ここで、N は ICS 内の食品の総数を示します。すべての食品  Fで、  は食品の特徴の詳細で構成され、次のように表されます。

(3)

ここで、 は食品の価格を示し、 は食品のカテゴリーを示し、、Cはカテゴリーを示します。 はメニューの数を示しますが、ここで M はメニュー食品のコンテンツベクトルを示します ここで、 はコンテンツベクトルの要素であり、それぞれチキン、ハンバーガー、スナック、ドリンク、スーツ、ティフィンを表します。

ユーザーデータは、アプリまたは使用フローから取得できるユーザーの機能を示すユーザーに関する詳細で構成されます。ユーザー ごとに、機能は次のように示されます。

(4)

ここで、 は、年齢や性別など、ユーザーに関する詳細を示します。  は、ユーザーのクリックイベントを示し、これは可変長ベクトルであり、  とtは最近のクリックイベントの時刻を宣言し  は正の数、  はユーザーが実行した購入全体を示すフローシーケンス全体を示します。  顧客が購入した食品のリストを示し、 k はユーザーが購入した食品の合計量を示します。

食品とユーザーデータをそれぞれ表すFとUを使用して、レコメンデーションシステムはICSで組み立てられます。このシステムの目的は、ユーザーの購買意欲を高めるための精度を向上させることです。ICSの問題は次のように定式化されます。

(5)

式(5)は、式(6)に示す損失関数を小さくすることで、ICS問題の精度向上結果を見つけるという問題の目的を示しています。

(6)

ここで、   は予測結果、   は実際の結果です。損失関数の値が小さいほど、モデルのパフォーマンスが向上します。損失関数は、モデルの予測値と真の値 Y の間の不一致を決定するために使用されます。この中で、

(7)

どこ

(8)

(9)

ここで、rはXの学習データ、sは1つの学習データの購入食品数です。開発したICSは、クロスエントロピーを損失関数として採用しており、これについては後節で説明します。

Conv-RNNベースの推奨食品

Conv-RNNベースのレコメンデーションシステムは、製品の属性、ユーザー評価、ユーザープロファイルを分析することで、ユーザーの興味に基づいたレコメンデーションを提供します。 図3 は、提案されたCRNN設計を示しています。Conv-RNN モデルは、提案を行う際に、ユーザーの時間的コンテキストに関する特定の情報を頻繁に考慮または自動的に追加します。ただし、レコメンダー システムが提案リクエストによって提供されるコンテキストをどれだけうまく理解し、活用するかによって、多くの場合、その効果が決まります。Conv-RNNは、アイテムの動的特徴と属性、およびユーザーの現在の時間コンテキストに基づいて予測評価を計算し、特定のユーザーに適した推奨事項を提供します。同じような時期に同じようなことを経験している人も、似たような好みを持つことは避けられません。レコメンデーションのためのCNNベースの時間認識システムの有効性は、意図した受信者と最も類似し、同じ時間的コンテキストを共有するユーザーを見つける能力に依存します。したがって、CNN は、ユーザーのアクティビティに関する時間的制約のある情報である時間的コンテキストを記録します。次に、CNN の入力層にユーザー属性、アイテム特性、および時間情報が供給され、元の行列が再構築されました。最終出力を計算する方法は、畳み込み層を使用して行列から特徴を抽出すると与えられます。

畳み込み層から、式(10)を使用して食品クリックイベントが抽出されます

(10)

ここで、O は出力サイズ、X は入力データ サイズ、F は畳み込みカーネル サイズ、a は入力データを埋めるためのもの、S は 1 より大きく、S はカーネル ストライドです。ニューラルネットワークは、刺激層内の活性化関数が非線形演算を実行するため、均一性を使用するが線形演算のみを使用して、ネットワークの隣接層間の計算のシミュレーションに限定された場合よりも複雑なモデルをモデル化できます。ニューラルネットワークでは、層間通信は厳密にシーケンシャルです。Conv-RNNでは、活性化関数が最も普及していました。従来のTanh、Sigmoid、およびその他のタイプの活性化関数には勾配がなく、実用的な間隔範囲が小さくなります。リソース効率の高い非線形演算も使用する場合、整流線形ユニット (ReLU) 関数は、これら 2 つの問題を克服するための主要な手段になります。

計算効率を高めるために、プーリング層は特徴データをダウンサンプリングし、まばらに処理します。最大プーリング法と平均プーリング法は、プーリングアルゴリズムの 2 つのよく知られた例です。MaxPooling は、より優れた特徴選択結果を提供します。MaxPooling は、次の機能を選択しました。

(11)

次に、Conv-RNNは、2つの高密度アプローチを使用して完全接続層を採用し、特徴情報の損失を抑えてConv-RNNテールを再トレーニングします。リカレント層は、シーケンシャル データの分析のためにニューラル ネットワークで一般的に使用されます。以前の入力の内部メモリを維持できる接続により、リカレント層は従来のフィードフォワード層とは異なり、各入力を個別に処理します。このため、リカニュー層は、シーケンス、時系列データ、または入力の順序が重要なあらゆる種類の情報を含むタスクに特に適しています。再発層の基本単位は、しばしばRNN細胞として知られる再発ニューロンです。RNN セルは一度に 1 つずつ入力を処理するため、以前の入力からのデータを含む内部状態を維持します。その内部状態はタイムステップごとに変化し、後続の入力の処理に影響します。出力層は、SoftMax 分類器を使用した後の結果をユーザーに示します。特性が埋め込み行列のインデックスとして分類されるフィールドを使用する前に、まず整数に変換する必要があります。

真のクラスラベル y と投影確率分布 y' の差を定量化するカテゴリカルクロスエントロピー損失関数を使用して、Conv-RNN 推奨モデルをトレーニングしました。適応モーメント推定(Adam)による確率的勾配降下法(SGD)を使用して、モデルパラメータθ(重みとバイアス)を改善しました。パラメータは、各トレーニング反復 t で次のように変更されました。

(12)

ここで、 は学習率η は   は θ に対する損失関数の勾配です。

過学習を避けるために、次の戦術が使用されました。トレーニング中、ドロップアウト正則化(ρ=0.3)が完全にリンクされた層で使用され、ニューロンをランダムに不活性化します。15 エポック連続して改善が見られなかった場合、検証の損失に基づいてトレーニングを早期に停止しました。

汎化性能を確認するための5倍の分割交差検証

検証セットのグリッド検索を使用して、ハイパーパラメータの調整が実行されました。検索スペースには、畳み込み層のフィルター数 64、カーネル サイズ 3 x 3、リカレント層数 100、バッチ サイズ、ドロップアウト率 0.2、学習率 0.002 が含まれていました。使用されるオプティマイザはADAMです。最後に、出力層は推奨食品の結果をワンホットエンコーディングベクトルとして返し、提案された食品は1で示され、他の出力は0で示されます。

Conv-LSTMを用いた顧客満足度予測

この研究では、Convolution Long Short-Term Memory(Conv-LSTM)を利用して、ケータリングを終えた後の顧客満足度を予測しました。Conv-LSTMの構造を 図4に示します。CNNのアーキテクチャには、入力ニューロン、一連の畳み込み層、プーリング、完全接続層、および正規化層³⁷が含まれます。畳み込み層の神経細胞は狭い領域を介してその上の層に接続されていますが、完全にリンクされた層の活性化ニューロンは、その下の層と完全に関連しています。Conv-LSTM 入力は、テンソルの形状と時間的粒度を明示的に定義します。各入力シーケンスは、顧客注文セッションごとに構造化され(タイムステップ=注文ごと)、購入リストはマルチホットベクトルとしてエンコードされ、関連する満足度レベルは数値スコアとして表されます。結果のテンソルは、形状 (バッチ サイズ×シーケンス長×特徴次元) を持ちます。

CNNにおける関数の順方向および逆方向の伝送では、通常、入力に基づいて因子を異なるグループに分割します。最近の研究の進歩の結果として、数多くのCNNデザインが登場しました。式(15)に示すように、iw、rw、およびbの3つの重みは、各LSTMブロックで採用されている入力重み、リカレント重み、およびバイアスをそれぞれ示します。

(13)

以下は、時間ステップtでのセル状態の宣言です。

 (14)

ここで、Hadamard積は で表されます。t の隠れ状態 Ht のコードは、

 (15)

Conv-LSTMのハイパーパラメータとその値は、畳み込み層のフィルター数が64、カーネルサイズが3 x 3、LSTM単位が100、ドロップアウト率が0.2、バッチサイズが64、学習率が0.002、時間ステップ数が50であるというように宣言されています。

顧客との対話のための UML 図と擬似コード

提案されたシステムにおける相互作用の動的な流れは、UML シーケンス図に示されています (図 5)。NLP-LDAモジュールは、トピックモデリングとインテント抽出のためにユーザーのリクエスト(食事の注文やクエリなど)を処理します。処理後、レコメンデーションエンジン(Conv-RNN)はリクエストを受信し、カスタマイズされたレコメンデーションを生成します。最後に、ユーザーはシステムからリアルタイムの応答を受け取ります。このシーケンスにより、ユーザー入力からインテリジェントなサービス出力への変換の透明性が保証され、コンポーネントのモジュール式の相互作用が強調されます。

Conv-RNNレコメンデーションアルゴリズムには、再現性を向上させるために擬似コードが与えられています。ユーザーリクエストの前処理、シーケンスモデリングと特徴抽出のための畳み込み層とリカレント層の使用、正則化、および提案を生成するためのソフトマックス出力層を含む、シーケンシャル計算ロジックの概要を提供します。この擬似コードは、モデル ワークフローの明確な実装レベルのビューを提供し、数学的定式化を強化します。

擬似コード:Conv-RNNレコメンデーションアルゴリズム

入力:ユーザー要求U、履歴インタラクションシーケンスH

出力:おすすめの食品R

1. トークン化 → 前処理、Word2Vec での埋め込み
2. 入力シーケンスの構築 S = [H, U]
3. 畳み込み層を適用します。
   S_conv = Conv1D(S、フィルター、kernel_size)
4. リカレント層(RNN/GRU)を通過します。
   S_RNN = RNN(S_conv、hidden_units)
5. 正則化のためのドロップアウトの適用
6. Softmax活性化による高密度層:
   P = ソフトマックス(W xS_rnn + b)
7. 推奨事項を選択します。
   R = 引数最大(P)
8. R をユーザーに返す

Results

この研究では、開発された ICS の信頼性と信頼性を保証するために、いくつかのモデルを徹底的にテストおよび検証しました。ICS の最も効率的なセットアップは、いくつかの単語埋め込みと分類子の組み合わせの比較研究を実行することによって決定されました。各実験は10回実施され、結果は標準誤差を括弧で囲んだ平均値として表示されました。この方法により、モデルの予測不可能性とパフォーマンスの一貫性に注目が集まりました。標準偏差は、モデルを評価する際に考慮すべき重要な要素です。値が大きいほど、モデルのパフォーマンスがデータセットやシナリオによって大きく異なることを示唆している可能性があり、実際のアプリケーションにおけるモデルの一般化可能性と信頼性に疑問が生じます。

評価メトリック

本研究では、AIモデルを3つの評...

Discussion

AI技術を用いた提案されたICSモデルの全体的な性能を、SVR²⁴を用いたk-means、LSTM(QSR-LSTM⁾²⁵を用いたクイックサービスレストラン25、およびNLP-ANN³⁸と比較した。比較すると、提案モデルは、 図 12に示すように、検討されたアプローチと比較して計算時間の短縮を確保しました。反復回数が増えると、すべてのモデルの計算時間は徐々に長くなります。AIを活用したインテリジェントケータリングシステムの提案により、計算時間と誤差を抑えながらパフォーマンスの向上を実現しました。したがって、開発されたモデルは、レストランにインテリジェントなケータリング サービスを提供するのに効率的かつ効果的です。

重要なステップ

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
プログラミング言語	Python(モデル開発、自然言語処理、深層学習に使用)	https://www.python.org/	Python 3.8+
データベース	MySQLまたはSQLite(ユーザーインタラクションログの保存用)	https://www.mysql.com/;https://www.sqlite.org/	MySQL 8.0 または SQLite3
データセット	地元のレストラン注文チャットボットから収集されたユーザークエリ		手動注釈付き
ディープラーニングフレームワーク	テンソルフロー / ケラス	https://www.tensorflow.org/;ケラス 2.11 & rarr;https://keras.io/	TensorFlow 2.11 または Keras 2.11
開発環境	Jupyter Notebook / Google Colab	https://jupyter.org/;https://colab.research.google.com/	JupyterLab 3+ / Colab(無料)
評価指標	scikit-learn指標:精度、想起率、クロスエントロピー、R&UP2;	https://scikit-learn.org/	scikit-learn 1.0+
ナチュラルランゲージツールキット	spaCy / NLTK(意図検出前処理用)	https://spacy.io/;https://www.nltk.org/	spaCy 3.0 / NLTK 3.6
リカレントニューラルネットワークモデル	RNN、LSTM、コンヴ-LSTM	https://keras.io/	Kerasでの実装
システムハードウェア	Intel Core i7、16GB RAM、NVIDIA GTX 1660 Ti GPU		ローカルシステム
トピックモデリングツール	Gensim(潜在ディリクレ配分に使用)	https://radimrehurek.com/gensim/	Gensim 4.1.2
可視化ツール	Matplotlib、Seaborn(パフォーマンスグラフのプロット用)	https://seaborn.pydata.org/;https://matplotlib.org/	Matplotlib 3.5+、Seaborn 0.11
ワード埋め込み	Word2Vec / GloVe 事前学習済み埋め込み	https://nlp.stanford.edu/projects/glove/	GloVe(100D)、スタンフォードNLP