グラフ構造解析を用いたユーザと楽曲の関連性の定量化に関する検討(2)-リンク予測を用いた推薦精度の検証-

木下奨平; 小川貴弘; 長谷山美紀

文献

J-GLOBAL ID：201702221244515460 整理番号：17A0420102

グラフ構造解析を用いたユーザと楽曲の関連性の定量化に関する検討(2)-リンク予測を用いた推薦精度の検証-

A note on quantification of relationship between users and musical pieces using graph structure analysis (2)-Verification of using link prediction-

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巻： 116 号： 463(ITS2016 42-76) ページ： 31-34 発行年： 2017年02月13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)

本文では,ユーザとユーザが好む楽曲をノードとする異種グラフを構築し,得られたグラフに対してリンク予測手法を適用することで,ユーザと楽曲の関連性を定量化する手法を提案する。以前に我々が提案した手法では,ユーザと楽曲をノードとするグラフを構築し,グラフにおけるユーザと楽曲との経路距離を用いることで推薦を行った。しかしながら,従来手法では,注目するノードペアを結ぶ最短経路距離のみに着目しており,ノード周辺のリンク構造については十分に考慮していなかった。そこで,提案手法では,グラフ構造解析手法の一種であるリンク予測手法を用いてユーザと楽曲の関連性を定量化する。リンク予測手法では,注目する2つのノードが持つノード周辺のリンク構造に基づきノード間のリンクの有無を予測する。リンク予測手法を導入することで,ノード間のリンクを考慮したユーザと楽曲の関連性の定量化が可能となり,楽曲推薦の高精度化が実現される。(著者抄録)

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引用文献 (15件)：

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