プライバシー保護のためのベイジアンネットに基づく情報推薦モデルの評価(情報処理・分析)
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概要
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ベイジアンネットに基づくコンテンツベースの情報推薦モデルをプライバシー保護して作成する方法を提案する.コンテンツに付与した評価値の最頻値によってユーザをクラスタリングし,クラスタ毎に推薦モデルを作成する.また,コンテンツ特徴量として,ジャンル情報に加え,各コンテンツに付与された評価値の最頻値を用いる.MovieLensが公開している10万件の映画評価データセットを用いて,推薦性能の評価を行う.ユーザ毎のプライバシー情報を直接使用する協調フィルタリングと比較し,ほぼ同程度の推薦精度が得られ,推薦に要する処理時間が極めて短くなることを示す.
- 2012-03-01
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