2-412 線形ファジィクラスタリングを用いたコンテンツお勧めシステム
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概要
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Automated collaborative filtering is represented as the problem of predicting missing values in a data matrix. This paper introduces the technique for the missing value estimation using linear fuzzy clustering that captures the lower rank subspaces from incomplete data matrices. Once the local linear models are estimated, the missing values can be predicted by assuming that the data points exist on the nearest points to the subspaces. Since the objective function is based on the least squares method, the models are sensitive to noise and outliers. We also try to improve the diagnostic power of the filtering system by using noise clustering technique.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2002-11-14
著者
-
市橋 秀友
大阪府立大学大学院 工学研究科 電気・情報系専攻 知能情報工学分野
-
本多 克宏
大阪府立大学大学院 工学研究科 電気・情報系専攻 知能情報工学分野
-
市橋 秀友
阪府大
-
杉浦 伸和
大阪府立大学 大学院 工学研究科
-
本多 克宏
阪府大
-
杉浦 伸和
阪府大
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