協調フィルタリングを利用した英語教材推薦アルゴリズムの研究(セッション3:情報検索と情報ハイディング,学生チャレンジ特集)

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概要

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協調フィルタリングとは、映画やCDなどに対する評価情報を集め、あるユーザと似た評価をした他のユーザの情報を利用して、あるユーザがまだ知らない作品の評価を推定する手法のことである。この報告では、協調フィルタリングを利用した英語学習者に適したポッドキャストを推薦するアルゴリズムの提案と実験結果について報告する。まず、予備実験で、ポッドキャストの評価の項目として1.内容の面白さ、2.難易度、3.教材としての有用度の3点を選んだ。本実験では、GroupLensなどで使われたユーザの類似度計算方法を利用して、3項目について予測評価値を算出した。実際の評価値と比較した結果、平均を使った予測値より、協調フィルタリングを使った予測のほうが予測誤差が小さいことが観察できた。また、予測値を利用した推薦結果の一致率と再現率についての考察も行った。
2007-03-27

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