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J-GLOBAL ID：201202275896392430   整理番号：12A0653477

モバイルインテリジェンスに向けて:協調レコメンデーションのためのGPS履歴データからの学習

Towards mobile intelligence: Learning from GPS history data for collaborative recommendation

著者 (4件)： ZHENG Vincent W. (Dep. of Computer Sci. and Engineering, Hong Kong Univ. of Sci. and Technol., Clear Water Bay, Hong Kong) ,  ZHENG Yu (Microsoft Res. Asia, Building 2, No. 5 Danling Street, Haidian District, Beijing 100080, CHN) ,  XIE Xing (Microsoft Res. Asia, Building 2, No. 5 Danling Street, Haidian District, Beijing 100080, CHN) ,  YANG Qiang (Dep. of Computer Sci. and Engineering, Hong Kong Univ. of Sci. and Technol., Clear Water Bay, Hong Kong)
資料名： Artificial Intelligence  (Artificial Intelligence)
巻： 184-185  ページ： 17-37  発行年： 2012年06月 
JST資料番号： E0180C  ISSN： 0004-3702  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 位置ベースサービスの普及の増大に連れ,ウェブ上に大量の位置データが累積されるようになった。本論文では,日常生活における2つの一般的な位置関連問い合わせに答えることを追求した。(1)北京のような大都会で観光や食事をしたいと考えたとき,どこへ行けばよいか。(2)北京オリンピック公園の鳥の巣などの場所を訪れるとき,そこで何をすることができるか。こうした問い合わせに答えられるようにモバイルレコメンデーションシステムを開発した。このシステムにおいては,ユーザ位置と活動履歴をユーザ-位置-活動率テンソルとして最初にモデル化する。各ユーザのデータは限られているため,こうして得られた率テンソルは基本的に極めてスパースである。その結果,レコメンデーション問題が難しくなる。このデータスパース問題を解決するために,協調フィルタリングに基づく3個のアルゴリズムを提案した。最初のアルゴリズムは,全てのユーザデータを統合し,集積行列分解モデルを用いて一般的なレコメンデーションを提供する。第2のアルゴリズムは,各ユーザを別々に扱い,個人的レコメンデーションを提供するのに集積テンソルと行列分解モデルを用いる。第3のアルゴリズムは,ランキングベース集積テンソルと行列分解モデルを用いてこれら2つのアルゴリズムをさらに改善した新しいアルゴリズムである。欠如したエントリの値をできるだけ正確に予測することに代えて,位置と活動に関するユーザ選好のランキング損失を直接最小化することに焦点を当てた。従って,これはレコメンデーションのために位置/活動をランキングするという最終目標に合致する。これら3個のアルゴリズムに対して,ユーザ-ユーザ類似性,位置特徴,活動-活動相関,ユーザ-位置選好などの追加的情報を活用してCF問題を支援した。2年半にわたり119ユーザから収集した実世界GPSデータセットを用いて,これらアルゴリズムを広範に評価した。これら3個全てのアルゴリズムは競争相手を一貫して上回り,新しく提案した第3のアルゴリズムは以前の2つのアルゴリズムを性能的に上回ることを示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *情報サービス ,  *機械学習 ,  携帯端末 ,  人工知能 ,  協調作業 ,  位置情報 ,  質問処理 ,  テンソル ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  アーティフィシャルインテリジェンス ,  モバイルデバイス ,  *リコメンデーションシステム ,  問合せ処理

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

タイトルに関連する用語 (7件)： モバイル ,  インテリジェンス ,  協調 ,  レコメンデーション ,  GPS ,  履歴データ ,  学習