ユーザ投票と情報アイテム間類似度を併用した情報推薦システム : 擬似投票方式の提案と評価(セッション4 : コンテンツ配信と情報推薦)
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概要
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情報推薦システムは,ユーザの嗜好に関する情報を用いて新規情報に対する嗜好を予測し,嗜好に合うアイテムを提示する.協調フィルタリングに基づくシステムは,アイテムの内容解析をせず,他のユーザからの評価(アイテムーユーザ評価マトリクス)を用いて推薦アイテムを決定する.対象ユーザと嗜好が似たユーザが好むアイテムは優先され,嗜好が異なるユーザが好むアイテムの優先度は下がる.ユーザがアイテムを選ぶたびに嗜好情報が更新されるため,検索キーワードの入力が必要ない.しかし,評価値疎ら問題や再生起問題により,未評価の(推薦対象にならない)アイテムが多く存在する.本研究は,ユーザの評価とアイテム間の類似度を併用して,推薦対象アイテム数を増やす「擬似投票方式」を提案する.新聞記事を対象にした評価実験の結果,本方式によって,推薦精度を落とすことなく推薦対象アイテム数を増やすことができた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-01-15
著者
-
宇田 隆幸
東北大学大学院情報科学研究科
-
石川 徹也
東京大学史料編纂所・前近代日本史情報国際センター
-
藤井 敦
筑波大学大学院図書館情報メディア研究科
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藤井 敦
筑波大学・図書館情報メディア研究科
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石川 徹也
筑波大学・図書館情報メディア研究科
-
宇田 隆幸
図書館情報大学・情報メディア研究科
-
宇田 隆幸
情報セキュリティ大学院大学事務局
-
宇田 隆幸
東北大学・大学院情報科学研究科・博士後期課程
-
宇田 隆幸
東北大学大学院情報科学研究科|情報セキュリティ大学院大学事務局
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