多段グラフマイニングによる新規アイテム推薦(メディアと企業経営,感性情報処理とマルチメディア技術および一般)
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概要
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新規アイテムに対する評価値を予測するために必要な2つの処理,すなわち,評価済みアイテムのデータから個々のユーザの嗜好に関する情報を抽出する処理と,抽出した嗜好情報に基づいて新規アイテムに対する評価値を予測する処理を,それぞれ,ユーザ・アイテム間の関係性を記述した有向グラフの確率的探索(Random Walk with Restart)によって実現する多段グラフマイニング法を提案する.提案手法の4通りの異なる実装方法を,NHKの放送済番組300タイトルに対する1228名の評価データと,EPG概要文から抽出したメタデータ(名詞1000単語の出現テーブルと単語間類似度)からなるデータセットについて検証し、それぞれの予測性能を比較した.
- 2013-05-09
著者
-
山田 一郎
NHK放送技術研究所
-
松井 淳
NHK放送技術研究所
-
藤井 真人
日本放送協会放送技術研究所
-
湯山 一郎
NHK放送技術研究所
-
山田 一郎
NHK 放送技術研究所
-
宮崎 太郎
Nhk放送技術研究所
-
松井 淳
NHK放送技術研究所人間・情報科学研究部
-
苗村 昌秀
NHK放送技術研究
-
藤井 真人
NHK放送技術研究
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