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J-GLOBAL ID：200902256339550677   整理番号：08A0386844

エージェントモデルによるユーザ間とアイテム間協調フィルタリングの性能評価

Performance Evaluation of User-based and Item-based Collaborative Filtering by Multi-agent Modeling

著者 (7件)： 山下晃弘 (北大 大学院情報科学研究科) ,  川村秀憲 (北大 大学院情報科学研究科) ,  川村秀憲 (日本学術振興会) ,  川村秀憲 (JST-CREST) ,  飯塚博幸 (公立はこだて未来大) ,  大内東 (北大 大学院情報科学研究科) ,  大内東 (JST-CREST)
資料名： 情報処理学会研究報告  (IPSJ SIG Technical Reports)
巻： 2008  号： 17(MPS-68)  ページ： 141-144  発行年： 2008年03月04日 
JST資料番号： Z0031B  ISSN： 0919-6072  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上の情報量が拡大する中,推薦システムが注目されている。これまでに,ユーザの行動履歴を入力として推薦の精度を最大化する手法について多くの研究が報告されてきた。しかし,推薦結果がその後のユーザ行動に影響することも考慮すると,推薦システムとユーザは相互に影響を及ぼしあう関係であるにも関わらず,そのようなダイナミクスはこれまでほとんど議論されてこなかった。そこで本研究では,推薦システムとユーザの相互作用という観点に着目し,推薦システムの利用者を購入格付けエージェントとして全体をモデル化することで推薦アルゴリズムの特長分析を行った。本稿では,推薦アルゴリズムの原点であるユーザ間協調フィルタリングと,現在一般的に利用されているアイテム間協調フィルタリングを取り上げその結果について報告する。(著者抄録)

シソーラス用語： *フィルタリング ,  *エージェントモデル ,  Web【情報システム】 ,  情報量 ,  情報システム ,  精度 ,  システムダイナミックス ,  相互作用 ,  エージェント ,  モデリング
準シソーラス用語： *協調フィルタリング ,  推薦システム

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

引用文献 (7件)：

• SCHAFER, J. B. E-Commerce recommendation applications. Data Mining and Knowledge Discovery. 2001, 5, 115-153
• RESNICK, P. GroupLens : An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews. CSCW '94 : Conference on Computer Supported Cooperative Work. 1994, 175-186
• HERLOCKER, JL. Evaluating Collaborative Filtering Rrecommender Systems. ACM Transactions on Information Systems. 2004, 22, 1, 5-53
• ADOMAVICIUS, G. Toward the Next Generation of Recommender Systems. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2005, 17, 6, 734-749
• 土方嘉徳. 嗜好抽出と情報推薦技術. 情報処理. 2007, 48, 9, 957-965

タイトルに関連する用語 (3件)： エージェントモデル ,  協調フィルタリング ,  性能評価