推薦システムのための状態遷移確率の構造を未知としたマルコフ決定過程
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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.推薦問題に関する研究において,これまで,ある商品を推薦した結果どの商品が買われたのか(推薦結果)や,さらには,一定期間内に行った複数の推薦結果が考慮されることはほとんどなかった.これに対して,マルコフ決定過程モデルを用いることで上記2点を初めて考慮した手法が提案されている.提案法は,その従来研究のモデルを一般化した点に新規性がある.また,もう1つの新規性として,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点がある.従来のモデルを一般化することで,マルコフ決定過程モデルを用いた推薦手法の適用領域が拡大され,かつ,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確認した.
- 2013-03-12
著者
-
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
-
Matsushima Toshiyasu
Waseda Univ. Tokyo Jpn
-
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
-
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
-
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
-
平澤 茂一
早稲田大学理工学術院基幹理工学研究科
-
桑田 修平
早稲田大学理工学術院基幹理工学研究科|現在,株式会社NTTデータ
-
松嶋 敏泰
早稲田大学・応用数理学科
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