推薦と格付けの相互作用に基づく推薦アルゴリズムの性能評価

概要

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Web 上の情報量拡大にともなって,オンラインストアなどでは推薦システムを導入する事例が増加している.同時に,これまで様々な推薦アルゴリズムが提案,分析,評価されてきた.システムによる推薦結果は,次にユーザが閲覧するアイテムとなり,結果としてどのアイテムが次に評価されるかに影響を及ぼす.したがって,推薦システムとユーザは相互作用を及ぼしあう関係にあるといえる.しかし,先行研究による推薦アルゴリズムの評価・分析では,一時的な推薦精度のみに着目し,このような相互作用は考慮されてこなかった.そこで本研究では,ユーザをエージェントとしてモデル化することで,推薦システムとユーザの相互作用を考慮した,新たな評価・分析モデルを提案する.さらに,本論文では,基本的な推薦アルゴリズムである「ユーザ間協調フィルタリング」と,実システムとしてすでに実用化されている「アイテム間協調フィルタリング」を例として取り上げ,その特性について提案モデルを用いて分析した.その結果,既存の評価・分析モデルの枠を超え,より有効な推薦への指針を検証可能であることが示された.
2009-03-27