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J-GLOBAL ID：200902237243915165   整理番号：09A0218122

ユーザ間・アイテム間協調フィルタリングの適応的な融合手法-MovieLensでの格付けデータに基づく検証-

Adaptive Fusion of User-based and Item-based Collaborative Filtering-Empirical Analysis Using MovieLens Dataset-

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) ,  鈴木恵二 (北大 大学院情報科学研究科) ,  大内東 (北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 人工知能学会知識ベースシステム研究会資料  (人工知能学会研究会資料)
巻： 85th  ページ： 107-112  発行年： 2009年02月25日 
JST資料番号： X0831A  ISSN： 2436-4592  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： 推薦システムとは,個人の興味や嗜好に適応して積極的にアイテムを提示するシステムであり,既にショッピングサイトなどで実用化されている。また,協調フィルタリング(CF)は,ユーザの商品に対する格付けを利用し,既に得た格付けからまだ入力されていない格付けの推定値を計算して推薦アイテムを決定する推薦アルゴリズムである。CFにはユーザ間CFとアイテム間CFが存在し,近年その両者で得た推定値を加重平均によって融合し,推薦精度を向上する新たな手法が提案されている。その際,従来手法では融合時の重みは経験則による定数として設定していたが,実際には最適な重みは状況の変化や格付けの数によって動的に変わるはずである。そこで本研究では,既に収集した格付けに基づき,その格付けを用いて逐次適応的に重みを計算して融合する手法を提案する。また提案手法をMovie Lensでの実データに適用して検証実験を行いその有効性について検討を行った。(著者抄録)

シソーラス用語： *情報システム ,  *フィルタリング ,  等級づけ ,  精度 ,  重みづけ ,  最適化 ,  動特性 ,  適応性 ,  実証実験
準シソーラス用語： 格づけ ,  *協調フィルタリング ,  *推薦システム

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 協調フィルタリング ,  適応 ,  融合 ,  手法 ,  格付け ,  検証