協調フィルタリングと属性ベースフィルタリングの統合について(ベイズ情報処理,ベイズ情報処理及び一般)
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概要
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ネットワーク上に存在する、誰もが簡単にアクセス可能な電子化された情報の量が爆発的に増加するにつれ、それらの情報の中から、ユーザが必要とするものを必要なときに適切に提供するための技術である情報検索および推薦の必要性が非常に高まっている。適切な推薦を行うためには、システムがユーザの嗜好やニーズを適切にモデル化する必要がある。そのための技術として、多くのユーザの過去の履歴の関連性を利用する協調フィルタリングと、対象となるコンテンツの属性とユーザの評価の関連性を利用するコンテンツベースフィルタリング、ユーザの属性とユーザの評価の関連性を利用するデモグラフィックフィルタリング、などが提案されているが、いずれも、推薦に利用できる情報の一部しか用いていないという問題点がある。本報告では、この問題点について検討し、既存の研究を整理しながら紹介するとともに、推薦に利用できる各種の情報を統合的に用いる新たな推薦方式を提案する。
- 2006-10-04
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
-
本村 陽一
独立行政法人産業技術総合研究所
-
麻生 英樹
産業技術総合研究所
-
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
慶応義塾大学 理工学部 管理工学科
-
櫻井 彰人
慶応義塾大学 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
-
麻生 英樹
独立行政法人産業技術総合研究所
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