Personalizabilityを考慮した推薦システムの提案
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概要
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近年,インターネットの普及とそれにともなう各種メディアの発達により,ユーザがアクセス可能な情報の量は膨大なものとなったが,一方で,ユーザにとって価値のある情報を選択することは困難となっている.そのため,ユーザのアイテム選択を支援する"レコメンデーション"に注目が集まり,様々な推薦システムが実用化され始めている.このような推薦システムの評価には,これまで主に"精度"が用いられてきたが,近年,ユーザ満足度の観点から,他にも様々な側面を評価する必要性が指摘され始めている."Serendipity"はその中の1つであり,推薦アイテムの目新しさ,意外性を表す.本論文では,Serendipityの一面として"Personalizability"を定義し,Personalizabilityを考慮した推薦手法を提案する.また,提案手法をベンチマークデータに適用し,推薦における精度とPersonalizabilityのバランスが調節可能であること,従来手法と比べ,Personalizabilityにおいて優れていることを示す.
- 2013-03-12
著者
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