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J-GLOBAL ID：201102299883722324   整理番号：11A0116994

Random forest法を用いた推薦システムとその評価 第1回リコメンデーションコンテストに参加して

A Recommender Engine using Random Forest: An algorithm and its performance

著者 (1件)： 石岡恒憲 (大学入試セ)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 110  号： 301(AI2010 31-43)  ページ： 31-36  発行年： 2010年11月12日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 我々の研究部門は昨年度日本オペレーションズリサーチ学会が主催し人工知能学会他が協賛する第1回リコメンデーションコンテストに参加した。これはある民間動画サイトにおける匿名の448ユーザの欠損したお気に入り登録を推測し,その性能を競うものである。我々の提案する「個人化(パーソナライズ)を徹底させユーザごとにルールを機械学習させ(集団学習の一つである)Random Forest法を用いる方法」が,惜しくも入賞を逃したものの国内の多くの先端研究期間が参加するなかでトップレベルと同等の性能を有することが示された。本稿ではコンテスト1位および2位のアルゴリズムを簡単に紹介する他,自らのアルゴリズムの詳細について解説する。コンテスト終了後,正解が参加者に公開されたため,その内容分析を行い自らの方法の更なる向上を果たした。(著者抄録)

シソーラス用語： 学習 ,  機械学習 ,  人格 ,  *計算機アルゴリズム ,  情報システム ,  *情報サービス ,  利用者プロファイル
準シソーラス用語： *ランダムフォレスト ,  個人化 ,  *集団学習 ,  *推薦システム

分類 (2件)： 情報サービス  (AC08000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (10件)：

• ISHIOKA, T. Automated Japanese Essay Scoring System based on Articles Written by Experts. Coling-ACL 2006. 2006, 233-240
• BREIMAN, L. Random Forests. http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm
• 石岡恒憲. 情報検索における信頼性評価基準について. 電子情報通信学会論文誌, D-I. 2003, J86-D-I, 5, 293-300
• KARP, R. M. Efficient randomized pattern-matching algorithms, The IBM Journal of Research and Development. http://www.research.ibm.com/journal/rd/312/ibmrd3102P.pdf. 1987, 31
• BOYER, R. S. A fast string searching algorithm. Communications of the ACM. 1977, 20, 762-772

タイトルに関連する用語 (5件)： 推薦システム ,  評価 ,  リコメンデーション ,  コンテスト ,  参加