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J-GLOBAL ID：201002298037416160   整理番号：10A0428451

協調フィルタリングの類似度における最適化に基づいた適応的設計手法

Adaptive Design Method for Similarity of Collaborative Filtering based on Optimization

著者 (4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)
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： 109  号： 439(AI2009 42-52)  ページ： 29-34  発行年： 2010年02月22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： 協調フィルタリングは,ユーザ間やアイテム間の類似性に基づいて推薦アイテムを決定する推薦アルゴリズムである。類似性の指標として,ピアソン相関係数などが一般的に用いられ,その性能については活発に議論されているものの,推薦精度を最大化する類似度が理想的にはどのような値になるべきなのかという議論はあまりなされていない。そこで本研究では,ユーザ間の類似度をベクトル変数として捉え,推薦精度を最大化する最適化問題として定式化を行い,得られた解と従来の類似度の比較を行った。また,最適化に基づいた類似度設計手法の提案を行い,実験によってその有効性について評価を行った。(著者抄録)

シソーラス用語： *情報システム ,  *マーケティング ,  *類似性 ,  精度 ,  度 ,  *最大化問題 ,  行為 ,  探索問題 ,  *最適化手法
準シソーラス用語： *推薦システム ,  *協調フィルタリング ,  類似度 ,  推薦 ,  *PSO

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (18件)：

• RESNICK, P. Recommender Systems. Comm. of the ACM. 1997, 40, 3, 56-58
• SCHAFER, J. B. E-Commerce recommendation applications. Data Mining and Knowledge Discovery. 2001, 5, 115-153
• LINDEN, G. Amazon.com Recommendations : Item-to-Item Collaborative Filtering. IEEE Internet Computing. 2003, Jan./Feb
• GOLDBERG, D. Using Collaborative Filtering to Weave an Information Tapestry. Communications of the ACM. 1992, 35, 12, 61-70
• RESNICK, P. GroupLens : An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews. Proc. Conf. on Computer Supported Cooperative Work, 1994. 1994, 175-186

タイトルに関連する用語 (5件)： 協調フィルタリング ,  類似度 ,  最適化 ,  適応 ,  設計手法