Innovatorの発見によるリコメンデーションのパーソナライズ手法の提案(「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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本稿ではリコメンドシステムにおいて,ユーザが購買するアイテムの予測精度の向上を目指す.そこで,ユーザの購買行動の時系列性に着目し,早期に購買するユーザつまりInnovatorの発見によるパーソナライズ手法を提案する.既存のリコメンドシステムの代表的な手法である協調フィルタリングは,ユーザ間の関係にユーザの時系列性を考慮していないためInnovatorの発見が困難である.提案手法はユーザ間の関係にユーザの時系列性と再帰性を考慮することでこの問題を解決した.オンラインのアイテム購買履歴を用いた実験結果により,購買するアイテムの予測精度向上にユーザの時系列性と再帰性が有効であることが明らかになった.
- 2007-05-24
著者
-
川前 徳章
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
山田 武士
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
上田 修功
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
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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