ユーザのステレオタイピングに基づく推薦(第15回情報論的学習理論ワークショップ)
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概要
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ユーザ-アイテム型の評価値行列を利用した推薦アルゴリズムにおいて,ユーザ属性情報を補助情報として用いると予測精度を向上できることが知られている.しかし,属性情報には年齢や職業などの離散的な情報も含まれることがあり,離散的な情報を効果的に補助情報として用いる方法は必ずしも明らかではない.本稿では,行列分解に基づく協調フィルタリングにおいて.ユーザ-アイテム型評価値行列を,比較的少数の特定の属性値の組み合わせ(ステレオタイプ)に着目して,より小さいステレオタイプ-アイテム型評価値行列を作成し,これを補助情報として用いる方法を提案する.またこの情報をユーザ-アイテム型評価値行列と組み合わせることで,予測精度が向上できることを実験的に示す.
- 2012-10-31
著者
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