多変量解析を用いたソーシャル情報フィルタリング
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概要
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他者の評価を利用した情報フィルタリング方式であるソーシャル情報フィルタリングでは、従来は利用者の関心の類似度として評価履歴間の相関係数を用い、利用者の情報に対する評価値を、他者の評価を利用者間類似度を重みとする重み付平均で予測していた。本発表では相関係数の代わりに多変量会計手法の一つである双対尺度法を使った方式を提案し、実験結果を紹介する。従来の相関係数は利用者の関心がどれだけ違うかという情報であったが、本方式はどう違うかという方向情報も利用するためフィルタリング精度が高い。また、従来は利用者間類似度が閾値以下のものは切り捨てていたため予測評価値が算出できない情報があったが、本方式は切り捨てを行なわないため全情報について評価値予測が出来る。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1998-09-17
著者
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