擬似投票方式に基づくハイブリッドフィルタリングシステムにおける推薦予測精度の改良
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概要
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フィルタリングシステムは,電子商取引や広告表示などにおける情報推薦サービスのエンジンとして広く用いられているが,ユーザ数と比べてアイテム数が多い場合には,推薦されないアイテムや推薦アイテムを受け取れないユーザも増大する.これは網羅性問題と呼ばれる推薦システムにおける1つの問題であるが,これに対して,筆者らは,擬似投票方式を提案し,網羅性が改善できることを示した.一般に,網羅性向上と推薦予測精度向上はトレードオフの関係にあり,両者を同時に満足させる手法は提案されていない.加えて,推薦システム稼働中に発生するユーザの嗜好の変化によって推薦予測精度の低下が増大するため,これに対処する手法の開発が急務となっている.そこで,本論文では,擬似投票方式に基づくハイブリッドフィルタリングシステムにおいて,網羅性を維持したまま推薦予測精度を向上させる新たな手法を提案し,実験システムの試作と評価により提案手法の有効性を示す.
- 2010-02-15
著者
-
木下 哲男
東北大学大学院情報科学研究科 情報シナジーセンター
-
木下 哲男
東北大学サイバーサイエンスセンター
-
宇田 隆幸
東北大学大学院情報科学研究科
-
木下 哲男
東北大学大学院情報科学研究科
-
宇田 隆幸
情報セキュリティ大学院大学事務局
-
宇田 隆幸
東北大学大学院情報科学研究科|情報セキュリティ大学院大学事務局
-
木下 哲男
東北大学大学院情報科学研究科|東北大学サイバーサイエンスセンター
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