組合せ情報フィルタ方式の信頼度を用いた精度改良
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概要
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情報フィルタリング方式には, 情報の内容に基づくCBF(Content Based Filtering)と情報に対する他の利用者の評価に基づくSIF(Social Information Filtering)の2種類あり, SIFで選別できない誰も評価していない情報をCBFで選別するという両方式のの組合せフィルタ方式も提案されている. しかし, SIFで選別できる情報であっても評価者が少なければCBFの選別精度の方が良いことが考えられる. そこで本稿では, 予測に使用した評価データ数や単語数などから予測評価の信頼度を推定し, それを利用して両方式の組合せを変える方式を提案する. 比較実験の結果, 従来の組合せフィルタ方式ではF値が0.33のところ, 提案方式では0.38となり, 選別精度の改善を確認できた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1999-03-01
著者
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