MovieLens Dataにみる協調フィルタリングの失敗
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概要
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Web 情報システムにおける情報推薦では,協調フィルタリング技術がしばしば用いられている.本稿では,その推薦精度が必ずしも高くない理由について分析する.分析には,MovieLens Data Set を用いる.協調フィルタリング技術の,類似した嗜好を持つユーザは,未知の商品などのアイテムにおいても同様の嗜好を示す,という仮定がどの程度正しいか分析する.その結果,この仮定が成り立たない場合が相当程度ある事を明らかにし,また,cold-start 問題として知られる,嗜好が蓄積されていない状況と似ている事を指摘する.その後,これらの問題に対処するための考察を進める.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-11-13
著者
-
高橋 徹
千葉大学大学院工学研究科
-
高橋 徹
東北大学大学院情報科学研究科
-
小林 亜樹
工学院大学工学部情報通信工学科
-
高橋 徹
京大 大学院情報学研究科
-
高橋 徹
東北大学 大学院情報科学研究科
-
高橋 徹
工学院大学大学院工学研究科
-
小林 亜樹
工学院大学 工学部 情報通信工学科
-
小林 亜樹
工学院大学工学部
-
小林 亜樹
工学院大学
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