ユーザ間・アイテム間協調フィルタリングの適応的な融合手法 : MovieLensでの格付けデータに基づく検証(社会システムと知能)
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概要
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推薦システムとは,個人の興味や嗜好に適応して積極的にアイテムを提示するシステムであり,既にショッピングサイトなどで実用化されている.また,協調フィルタリング(CF)は,ユーザの商品に対する格付けを利用し,既に得た格付けからまだ入力されていない格付けの推定値を計算して推薦アイテムを決定する推薦アルゴリズムである.CFにはユーザ間CFとアイテム間CFが存在し,近年その両者で得た推定値を加重平均によって融合し,推薦精度を向上する新たな手法が提案されている.その際,従来手法では融合時の重みは経験則による定数として設定していたが,実際には最適な重みは状況の変化や格付けの数によって動的に変わるはずである.そこで本研究では,既に収集した格付けに基づき,その格付けを用いて逐次適応的に重みを計算して融合する手法を提案する.また提案手法をMovie Lensでの実データに適用して検証実験を行いその有効性について検討を行った.
- 2009-02-23
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
-
鈴木 恵二
北海道大学大学院情報科学研究科
-
川村 秀憲
北海道大学
-
鈴木 恵二
未来大
-
鈴木 恵二
北海道大学
-
鈴木 恵二
北海道大学工学部
-
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
-
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
-
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
-
鈴木 恵二
北海道大学 大学院情報科学研究科
-
大内 東
北海商科大学商学部観光産業学科
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