Random Forestを用いた類似レビュアーの推薦手法の検討
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概要
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Web 上の商品レビューは,多様な好みや感覚を持ったレビュアーによって書かれている.そのため,ユーザは多くのレビューに目を通すことで自らが興味のある情報を探し出さなければならない.そこで本研究では,ユーザ自身もレビューを書いていることを前提とし,ユーザと類似したレビュアーを推薦することでレビュー閲覧の負荷軽減を図る手法を提案する.ユーザとレビュアーのレビュー群に出現する単語の tf-idf 値,文章の長さや文字種の割合などを素性とする Random Forest を用いてユーザとレビュアーの類似度を求め,それに基づいた推薦する手法およびその評価方法を検討する.
- 2013-09-05
著者
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