ペイジアンネットに基づくプライバシーを保護した情報推薦モデルの評価(セキュリティ分析)
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概要
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ペイジアンネットに基づくコンテンツベースの情報推薦モデルをプライバシー保護して作成する方法を提案する.アイテムに付与した評価値の最頻値と標準偏差によってユーザを複数のクラスに分類し,クラス毎に推薦モデルを作成する.また,アイテムの特徴量として,ジャンル情報に加え,各アイテムに付与された評価値の最頻値と標準偏差を用いるMovieLensが公開している10万件の映画評価データセットを用いて,推薦性能の評価を行う.ユーザベースの協調フィルタリングと比較し,ほぼ同程度の推薦精度が得られ,推薦に要する処理時間が極めて短くなることを示す.
- 2013-02-28
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