D-035 次元圧縮を用いたクロスメディアレコメンデーション方式の提案(D分野:データベース)
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概要
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ユーザの過去の履歴からユーザの嗜好に合わせたコンテンツを推奨するレコメンデーションシステムの多くは協調フィルタリングと呼ばれる方式を採用しており、ユーザの履歴情報を基にアイテム間相関行列を生成し、ユーザと相関が高いアイテムを推奨するという特徴を持つ。しかし、この方式では履歴情報がないユーザに対してレコメンド結果がうまく生成できないという欠点を持つ。これまで、履歴情報を持たないユーザに対してレコメンデーションを行うための手法として、クロスメディアレコメンデーション方式を提案したが、データ量の増大に伴い処理時間が増加するという課題があった。そこでシステム内で利用されるユーザ・アイテム間相関行列において次元圧縮を適用する改良モデルを提案した。評価実験を行った結果、アイテム数を10%まで圧縮した際、精度を犠牲にせず、総処理時間を30%縮めることができることができた。
- FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)推進委員会の論文
- 2007-08-22
著者
-
帆足 啓一郎
KDDI研究所
-
柳原 正
株式会社KDDI研究所
-
松本 一則
株式会社KDDI研究所
-
帆足 啓一郎
株式会社kddi研究所
-
松本 一則
KDDI研究所
-
菅谷 史昭
株式会社KDDI研究所
-
松本 一則
(株)KDD研究所
-
柳原 正
KDDI研究所
-
松本 一則
(株)kddi研究所知能メディアグループ
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