正則化付きリンク構造解析を用いたコールドスタート推薦
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概要
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近年 Web で提供されるデータの増加に伴い,情報推薦技術の高度化への要求が高まりつつある.とりわけ本研究では比較的長いテキストを持つアイテムを対象とした情報推薦について,Co-HITS アルゴリズムに基づき,ユーザとアイテムからなる 2 部グラフの正則化付きリンク構造解析によって実現することを目指す.本手法は,グラフ構造とともにユーザプロファイルとアイテムのコンテンツを相互強化の枠組みで統合するものであり,情報推薦で現在主流となっている手法にはなかったものである.実験では,Web 閲覧履歴データを使用し,Web ニュースを対象アイテムとした.ユーザ毎にヘルドアウトした一部の被閲覧アイテム集合からなるテストセットを使用し,閲覧履歴に基づいて推薦された上位 N 件のアイテムリストを評価した.実験の結果,情報推薦においてしばしば問題となるコールドスタート問題が発生する状況において,提案手法が複数のベースライン手法と比較してより有効であることを示す.
- 2011-10-27
著者
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