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J-GLOBAL ID：200902231065016790   整理番号：09A0792603

推薦と格付けの相互作用に基づく推薦アルゴリズムの性能評価

Performance Evaluation of Recommendation Algorithms Based on Rating-recommendation Interaction

著者 (5件)： 山下晃弘 (北大 大学院情報科学研究科) ,  山下晃弘 (日本学術振興会) ,  川村秀憲 (北大 大学院情報科学研究科) ,  飯塚博幸 (大阪大 大学院工学研究科) ,  大内東 (北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 情報処理学会論文誌トランザクション(CD-ROM)  (情報処理学会論文誌 Computer Vision and Applications(CD-ROM))
巻： 2008  号： 2  ページ： VOL.2.NO.2,47-57  発行年： 2009年04月15日 
JST資料番号： L7379A  ISSN： 1882-7772  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： Web上の情報量拡大にともなって,オンラインストアなどでは推薦システムを導入する事例が増加している。同時に,これまで様々な推薦アルゴリズムが提案,分析,評価されてきた。システムによる推薦結果は,次にユーザが閲覧するアイテムとなり,結果としてどのアイテムが次に評価されるかに影響を及ぼす。したがって,推薦システムとユーザは相互作用を及ぼしあう関係にあるといえる。しかし,先行研究による推薦アルゴリズムの評価・分析では,一時的な推薦精度のみに着目し,このような相互作用は考慮されてこなかった。そこで本研究では,ユーザをエージェントとしてモデル化することで,推薦システムとユーザの相互作用を考慮した,新たな評価・分析モデルを提案する。さらに,本論文では,基本的な推薦アルゴリズムである「ユーザ間協調フィルタリング」と,実システムとしてすでに実用化されている「アイテム間協調フィルタリング」を例として取り上げ,その特性について提案モデルを用いて分析した。その結果,既存の評価・分析モデルの枠を超え,より有効な推薦への指針を検証可能であることが示された。(著者抄録)

シソーラス用語： *情報システム ,  性能評価 ,  Web【情報システム】 ,  ブラウジング ,  相互作用 ,  精度 ,  エージェント ,  *エージェントモデル ,  モデリング ,  フィルタリング ,  等級づけ ,  推薦アルゴリズム
準シソーラス用語： *推薦システム ,  協調フィルタリング ,  格づけ

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (17件)：

• Resnick, P. and Varian, H.: Recommender Systems, Comm. ACM, Vol.40, No.3, pp. 56-58(1997).
• Schafer, J. B., et al.: E-Commerce recommendation applications, Data Mining and Knowledge Discovery, Vol.5, No.1-2, pp. 115-153(2001).
• Linden, G., et al.: Amazon. com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering, IEEE Internet Computing, Vol.7, No.1, pp. 76-80(2003).
• Goldberg, D., et al.: Using Collaborative Filtering to Weave an Information Tapestry, Comm. ACM, Vol.35, No.12, pp. 61-70(1992).
• Resnick, P., et al.: GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews, Proc. CSCW ’94, ACM, pp. 175-186(1994).

タイトルに関連する用語 (5件)： 推薦 ,  格付け ,  相互作用 ,  推薦アルゴリズム ,  性能評価