8-6 テレビ番組推薦のためのメタデータ付きグラフマイニング(第8部門 メディア工学3)
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概要
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We investigate how the sparseness conditions affect prediction performance of a modified Graph mining method, Random walk with Restart, enhanced by a set of metadeta nodes extracted from EPGs of each program. Experimental results show that the Precision at rank k (P@k) of conventional collaborative filtering gradually falls as we thin-out a part of given dataset of user-item ratings, while that of the original RWR and the modified RWR keep relatively high performance.
- 一般社団法人映像情報メディア学会の論文
- 2012-12-18
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
-
苗村 昌秀
NHK放送技術研究
-
藤井 真人
NHK放送技術研究
-
藤井 真人
NHK放送技術研究所人間・情報科学
-
松井 淳
NHK放送技術研究所人間・情報科学
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