情報量規準を用いた協調フィルタリング(日本計算機統計学会第19回大会)

概要

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様々な場面で推薦システムが (Recommender System) 多く利用されるようにるにつれて、その重要性が認識されるようになってきた。推薦システムで広く利用されている手法の一つに、協調フィルタリング (Collaborative Filtering) と呼ばれるものがある。協調フィルタリングは、利用者と他の利用者の嗜好や購買履歴から類似性を導きだし、未購入の物品を利用者に推薦する手法であるが推薦度に誤差が大きいといった問題もある。本論文では、協調フィルタリングの問題を解決するために情報量規準を用いて嗜好を示す値の重み付けを行う協調フィルタリングの手法を提案する。この手法は、あまり支持がされていない物品に対する嗜好の度合いが、利用者の強い嗜好を表してるとう考えに基づいている。これにより、強い嗜好性を持つグループの発見がより容易となった。それと同時に、嗜好の順序付けも自動的に行うことが可能となった。
日本計算機統計学会の論文
2005-05-20