PeerSommelier : 分散ハッシュテーブルを用いたスケーラブルな情報推薦フレームワーク(会場B)
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概要
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近年ユーザが接するコンテンツ数は膨大になり,その中からユーザが自分の嗜好に応じたコンテンツを効率的に選出することが困難になっている.この状況を解決するアプローチとして,協調フィルタリングなどを利用した情報推薦システムが提案されている.しかし従来手法では対象とするユーザ数とコンテンツ数の増加に伴い推薦サーバに負荷が集中する問題と,データが疎であることによって精度が低下する問題が存在した.本提案手法PeerSommelierではP2Pモデルを利用することで効率的に処理を分散させ,スケーラビリティの問題を解決した.また,ユーザプロファイルが分散した状況で高い推薦精度を実現するために,コンテンツごとの推薦処理を分散ハッシュテーブルのルートノードに割り当て,推薦処理に十分な評価情報を集積させた.本提案手法により,高い推薦精度(MAE値0.82〜0.85)を保ちながらも優れたスケーラビリティを持つ情報推薦システムを実現した.
- 2006-03-29
著者
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