行列因子化の混合モデルへの拡張と映画レーティング予測への応用(一般,生物模倣情報処理,機械学習,一般)
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概要
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多くの推薦システムでは,ユーザーが商品に対してつけたレーテイング(評価値)のデータを基に商品を推薦する.そのデータは多くの場合,行列で表現され,大部分が欠測した非常にスパースな行列となっている.この行列の欠測部分を予測することは,ユーザがまだ評価してない商品のレーティングを予測することに対応し,推薦システムにとって重要な意味を持つ.この欠測予測手法の1つとして行列因子化法が知られている.行列因子化のコスト関数は,平均が因子化されたガウス分布の対数尤度関数と一致するため,行列因子化法は行列要素がガウス分布であると仮定している.しかし,実際のデータではユーザーの性質がグループをなしている場合があり,単一モデルの仮定が適切ではない場合がある.我々はこのようなデータに対応するため,行列の要素が混合ガウス分布に従っているとするモデル化を提案する.本報告では,欠測予測問題に対して人工データを用い,どのようなデータに対して提案手法が有効であるかを議論した後,実データに対して適用した結果を報告する.
- 2010-01-11
著者
-
池田 和司
奈良先端科学技術大学院大学
-
竹之内 高志
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
池田 和司
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
中村 政義
奈良先端科学技術大学院大学
-
竹之内 高志
奈良先端科学技術大学院大学
-
竹之内 高志
奈良先端科学技術大学院大
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