Netflixデータベースにおける映画推薦アルゴリズムと嗜好予測の精度(セッション3A)
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概要
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Netflix Prizeで提供されるような大規模な顧客データベースを利用した場合の,顧客の映画嗜好を予測するアルゴリズム,およびその予測精度について述べている.アルゴリズムに,1)k近傍法,2)マトリクス分解法を用いた結果,マトリクス分解法の方が優れた予測精度を示すことが分かった.また,両者を組み合わせることにより,更に良い結果が得られることも分かった.
- 2009-05-16
著者
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廣瀬 英雄
九州工業大学情報工学院
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廣瀬 英雄
九州工業大学
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広瀬 英雄
広島市立大学情報科学部情報数理学科
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広瀬 英雄
(株)高岳製作所数理情報研究室
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廣瀬 英雄
九州工業大学大学院情報工学院
-
廣瀬 英雄
九州工業大学大学院
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