推薦システムのためのベイズ決定理論に基づくユニバーサルマルコフ決定過程
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概要
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推薦問題を扱うためのより一般化されたマルコフ決定過程モデルに対して,ベイズ基準のもとで最適な推薦ルールを履歴データから求める方法を提案する.提案法の特徴は,ある商品を推薦した後に何が買われたのかを考慮していること,さらに,一回の推薦結果だけでなく一定期間内に行った複数の推薦結果を評価している点にある.ここで,従来の推薦手法と大きく異なる点は,推薦ルールを求めるためのプロセスを統計的決定問題として厳密に定式化したことにある.その結果,推薦する目的に対して最適な推薦が行えるようになった.人工データを用いた評価実験により,提案する推薦手法の有効性を示す.
- 2012-02-23
著者
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松嶋 敏泰
早稲田大学理工学術院
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平澤 茂一
サイバー大学IT総合学部
-
松嶋 敏泰
横浜商科大学
-
松嶋 敏泰
早稲田大学
-
桑田 修平
(株)NTTデータ技術開発本部
-
桑田 修平
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
桑田 修平
(株)nttデータ 技術開発本部
-
前田 康成
北見工業大学
-
Hirasawa Shigeichi
Department Of Industrial And Management Systems Engineering School Of Creative Science And Engineeri
-
Hirasawa Shigeichi
Waseda Univ. Tokyo Jpn
-
Matsushima T
Waseda Univ. Tokyo Jpn
-
Matsushima Toshiyasu
Waseda Univ. Tokyo Jpn
-
平沢 茂一
三菱電機通信機製作所
-
平沢 茂一
早稲田大学理工学部工業経営学科
-
平澤 茂一
早稲田大学
-
Matsushima Toshiyasu
Department Of Industrial And Management Systems Engineering School Of Science And Engineering Waseda
-
松嶋 敏泰
早稲田大学大学院理工学研究科
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Hirasawa Shigeichi
School Of Creative Science And Eng. Waseda University
-
桑田 修平
早稲田大学|株式会社NTTデータ
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平澤 茂一
サイバー大学
-
前田 康成
北見工大
-
桑田 修平
(株)nttデータ
-
松嶋 敏泰
早稲田大学・応用数理学科
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