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J-GLOBAL ID：201302220516101738   整理番号：13A1778685

テレビ番組推薦のための社会的正則化を用いた協調フィルターリング

Collaborative filtering with social regularization for TV program recommendation

著者 (3件)： ZHANG Ya ,  CHEN Weiyuan ,  YIN Zibin
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 54  ページ： 310-317  発行年： 2013年12月 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  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： 近年,マイクロブログサービスの爆発的普及に直面してきた。友達とコミュニケーションし,情報を共有するユーザにとっての一般的なプラットフォームとして,マイクロブログは推薦のための新たなチャンスが開けてきた。本論文では,マイクロブログを用いたTV番組推薦の可能性を調べた。特に,マイクロブログの次の重要な特徴を活用した。すなわち,(1)豊富なユーザ生成コンテンツがTV番組におけるユーザの嗜好だけでなく,TV番組の特性も明らかにすること,(2)ユーザのソーシャルインタラクションがユーザ間の相互効果を示唆することである。前記2つの特徴を考慮し,一般的な協調フィルターリング法である確率的行列因子分解に基づくハイブリッドな推薦モデルを提案した。社会的正則化とアイテム類似度正則化という2つの正則化法を行列因子分解の中に追加した。TV番組推薦のためのSina Weiboデータ集合を用いて提案アルゴリズムを検証した。実験結果から提案アルゴリズムは最新の協調フィルターリング法をかなり上回る性能であることがわかり,推薦における社会的信頼とアイテム類似度の組み込みの重要性を明らかにした。また,提案法は典型的なコールドスタートシナリオの新しいユーザへの推薦にロバストであることを示した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *情報収集 ,  方法論 ,  Web【情報システム】 ,  情報システム ,  *テレビジョン放送 ,  情報メディア ,  コンテンツ ,  好み ,  相互作用 ,  *コミュニケーション ,  ハイブリッド系 ,  正則化 ,  分解 ,  評価試験 ,  類似性 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： CGM【メディア】 ,  *TV番組 ,  ソーシャルインタラクション ,  マイクロブログ ,  リコメンデーションシステム ,  因子分解 ,  *協調フィルタリング ,  嗜好

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  テレビジョン一般  (ND12031N) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (5件)： テレビ番組 ,  推薦 ,  社会 ,  正則化 ,  協調フィルターリング