協調フィルタリングのデータ数による推薦適正(一般発表)
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概要
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近年,多くのWebサービスで推薦システムが利用されている.協調フィルタリングはそのような推薦システムの中でも主要な技術であり発展し利用されてきた.しかし,メモリベース法と呼ばれる協調フィルタリングのある手法では,利用者データベースが小規模な場合に推薦の予測精度が急激に低くなってしまう傾向がある.そこで本研究では,実際にシステムを用いてどのくらいのデータ規模を保持していれば適切な予測精度の推薦を行うことが出来るのかをシミュレーションを交えて分析した.そして,分析結果として評価,ユーザ,アイテムの各データ数を変動させながら平均絶対誤差の急激な変動を捉えることで,判断できた境界となるデータ規模を示す.
- 2008-06-25
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