映画コンテンツ推薦のためのユーザ嗜好性モデルの実験的評価

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概要

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• 筆者らはユーザへの個別の映画コンテンツ推薦を実現するため、ユーザ属性、コンテンツ属性およびユーザのコンテンツに対する評価履歴を利用したユーザ嗜好性モデルの構築を行っている。本論文では、ユーザの映画視聴に関するWebアンケートにより取得したデータを用いて、ナイーブベイズ、決定木、ベイジアンネット、ニューラルネットの各機械学習手法によりユーザ嗜好性モデルを構築し、コンテンツ評価に対する予測精度を測定した結果と重要と思われる変数を抽出した結果について述べる.

• 社団法人電子情報通信学会の論文
• 2005-03-22

著者

• 麻生 英樹

  独立行政法人産業技術総合研究所知能システム研究部門

• 本村 陽一

  産業技術総合研究所サービス工学研究センター

• 麻生 英樹

  産業技術総合研究所

• 櫻井 彰人

  慶應義塾大学大学院理工学研究科

• 櫻井 彰人

  慶應義塾大学理工学部

• 小野 智弘

  KDDI研究所

• 黒川 茂莉

  株式会社KDDI研究所

• 麻生 英樹

  (独)産業技術総合研究所

• 黒川 茂莉

  慶應義塾大学理工学部管理工学科

• 本村 陽一

  産業技術総合研究所サービス工学研究センター大規模データモデリング研究チーム

• 黒川 茂莉

  (株)KDDI研究所

• 本村 陽一

  産業技術総合研 デジタルヒューマン研究セ

• 麻生 英樹

  産業技術総合研 情報技術研究部門

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