エージェントモデルによるユーザ間とアイテム間協調フィルタリングの性能評価
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概要
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Web上の情報量が拡大する中,推薦システムが注目されている.これまでに,ユーザの行動履歴を入力として推薦の精度を最大化する手法について多くの研究が報告されてきた.しかし,推薦結果がその後のユーザ行動に影響することも考慮すると,推薦システムとユーザは相互に影響を及ぼしあう関係であるにも関わらず,そのようなダイナミクスはこれまでほとんど議論されてこなかった.そこで本研究では,推薦システムとユーザの相互作用という観点に着目し、推薦システムの利用者を購入格付けエージェントとして全体をモデル化することで推薦アルゴリズムの特長分析を行った.本稿では,推薦アルゴリズムの原点であるユーザ間協調フィルタリングと,現在一般的に利用されているアイテム間協調フィルタリングを取り上げその結果について報告する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-03-04
著者
-
川村 秀憲
北海道大学大学院情報科学研究科
-
大内 東
北海道大学大学院情報科学研究科
-
山下 晃弘
北海道大学大学院情報科学研究科
-
川村 秀憲
北海道大学
-
山下 晃弘
北海道大学大学院情報科学研究科:日本学術振興会
-
飯塚 博幸
公立はこだて未来大学
-
大内 東
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻複雑系工学講座調和系工学分野
-
大内 東
北海道大学 大学院 情報科学研究科 複合情報学専攻 複雑系工学講座 調和系工学研究室
-
大内 東
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻
-
飯塚 博幸
大阪大学大学院工学研究科
-
大内 東
北海道大学大学院 工学研究科 システム情報工学専攻複雑系工学講座 調和系工学分野
-
大内 東
北海商科大学商学部観光産業学科
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