選好度に基づく集合推薦と調理レシピへの応用(情報推薦,<特集>データ工学と情報マネジメント論文)

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概要

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大量の既存データをもとにしたソーシャルフィルタリングは,過去の類似データから関連アイテムを領域知識なしで推薦することができる.大量データから推測されるアイテムは一般に関連度も高く,インターネット上のショッピングサイトなどにおいて,幅広く実用化されている.一方,調理レシピや運動行動履歴などのように,各データに付随して,「簡単な調理」「パーティ向けの料理」「減量に成功した行動パターン」といったような解釈,すなわち様々な軸による評価が与えられているデータも近年では数多く蓄積されている.本論文では,このような評価結果が与えられているデータに対して,選好度をもとにした集合推薦機能と二分決定グラフを用いた効率的な計算手法を提案する.複雑な計算を必要とする集合推薦において,本論文で提案する計算手法は,出現アイテムに偏りがある現実的なデータにおいてより効率的である.また,本手法を調理レシピに対して適用した実験結果を示す.
2013-05-01

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