周辺評点分布に基づく協調フィルタリング手法(「自動化:推論,発見,学習,データマイニング」及び一般)
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概要
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本稿では,確率モデルアプローチに基づく新たな協調フィルタリング手法を提案する.提案法では,評点済みのデータから,ユーザごとの周辺評点分布,アイテムごとの周辺評点分布,および全評点の評点分布を各々算出する.次いで,予測対象の未評点データに対し,上記周辺分布を予測値の関数として表現し,両者の分布が類似していると仮定し,それらができるだけ整合するように両者の分布間のKLダイバージェンスを最小化することにより予測値を求める.従来手法と異なり,提案法は,予測対象の評点を一括して予測できるという特長を持つ.映画の評点データを用いた実験において,提案法では代表的な従来の確率モデルに基づく手法に比べ,予測誤差の観点で顕著な優位性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-05-11
著者
-
上田 修功
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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桑田 修平
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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桑田 修平
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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上田 修功
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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桑田 修平
(株)nttデータ
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上田 修功
日本電信電話株式会社
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