ビジネスアナリティクス分野において，協調フィルタリングはユーザと商品やサービスの関係を解析する上で非常に重要なツールである．通常の協調フィルタリングにおいては，ユーザの商品に対する消費行動がデータとなる．本研究ではユーザの属性情報や商品そのものの情報を合わせてベイズ的に取り扱う手法の開発を行った．

　具体的には各ユーザ及び商品にディリクレ分布から発生する潜在クラスを仮定するとともに，ユーザと商品の各属性にもディリクレ分布から発生する潜在クラスを仮定する．これらの潜在クラスの組み合わせにより，消費行動が多項分布で生起する確率モデルの検討を行った．このモデルに対して，平均場近似の手法を用いることにより，精度高く真のパラメータを推定可能であることが分かった．