協調フィルタリングにおけるユーザの選択及び嗜好抽出の手法の提案(フィルタリング)(「夏のデータベースワークショップ(DBWS2003)」一般)

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概要

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本研究は、協調フィルタリングの予測精度の向上と計算量の低減を実現する新しい手法を提案する。協調フィルタリングの有効性はその予測精度によって評価され、予測精度は嗜好が類似したユーザ間の発見方法に依存する。従来手法は類似したユーザをユーザの評価の類似度を用いたが、提案手法はユーザを選択し、その選択したユーザの評価から抽出した嗜好の類似度を用いる。本研究はこのユーザの嗜好を抽出するためのアイテムに対する重み付けの手法、ユーザ選択の手法、潜在嗜好モデルの導入とユーザの評価の予測式を提案する。これらを用いて実験を行った結果、提案手法の有効性を予測精度、計算量の面で確認することができた。
2003-07-10

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