情報推薦におけるコンテキスト依存型ランキング方式の提案(情報抽出および推薦,夏のデータベースワークショップ2007(データ工学,一般))
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概要
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本稿では,コンテキスト依存型情報推薦システムに対し,有効なランキング方式を提案する.コンテキスト依存型情報推薦システムは,ユーザの嗜好およびコンテキストに適合するコンテンツをユーザに推薦するものである.ただし,推薦候補として判定されたコンテンツが膨大に存在する場合,その中から,欲しいものをユーザ自信が見つけ出す必要が生じるため,ユーザにとって負担となる.ゆえに,推薦候補に対し,ユーザの好みの程度に応じてランキング処理を施すことが重要である.ユーザの好みの程度は,コンテキストによっても変わってくるため,推薦候補に対するランキングそのものも,やはりコンテキスト依存となる.提案方式では,ユーザがコンテンツの各特徴を,どの程度重視しているかを,コンテキストごとに学習する.この学習成果に基づいて,推薦候補の各コンテンツのランキングスコアを算出する.そして,このランキングスコアを基準に,推薦候補に対しランキング処理を行う.さらに,単純なランキング方式との比較による評価実験を行い,提案方式の有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-06-25
著者
-
宮崎 純
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
植村 俊亮
奈良産業大学情報学部
-
加藤 博一
奈良先端科学技術大学院大学
-
中島 伸介
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
奥 健太
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
奥 健太
奈良先端科学技術大学院大学
-
加藤 博一
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
宮崎 純
奈良先端科学技術大学院大
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