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J-GLOBAL ID：201702228974094895   整理番号：17A1384144

項目ネットワークベース協調フィルタリング:ユーザの項目ネットワークに基づく個別化推薦法【Powered by NICT】

Item-network-based collaborative filtering: A personalized recommendation method based on a user’s item network

著者 (2件)： Ha Taehyun (Department of Interaction Science, Sungkyunkwan University, 25-2, Sungkyunkwan-ro, Jongno-gu, Seoul, 03063 Republic of Korea) ,  Lee Sangwon (Department of Interaction Science, Sungkyunkwan University, 25-2, Sungkyunkwan-ro, Jongno-gu, Seoul, 03063 Republic of Korea)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 53  号： 5  ページ： 1171-1184  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0362B  ISSN： 0306-4573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 推薦システムはオンラインサービスの増加した利用性と重要になっている。勧告で使用される代表的な手法である協調フィルタリング。しかし,外部関係,項目に項目またはユーザにユーザなどに大きく依存するため,関係したバイアスあるいは不十分な場合に問題が生じる。限界に焦点を当てて,ここでは新しい方法,項目ネットワークベース協調フィルタリング,四段階を経て項目を推奨しているを示唆した。最初に,システムはユーザ項目利用履歴に基づく項目ネットワークを構築し,中心性:媒介中心性,近接性,及び橋かけ度の三種類を計算した。次に,システムは,各ユーザの項目ネットワークにおける項目の間の中心度に基づく有意な項目を確保する。確保項目の接近度中心性を用いて,提案アルゴリズムでは,各ユーザの観点から項目とその順序に対する優先順位を予測した。最後の段階で,システムは,予測されたスコアに基づく推薦リストを組織化する。本システムの性能を評価するために,著者らは196Last.fmユーザの試聴履歴のサンプルデータセットに適用し,既存の協調フィルタリング法からの結果と比較した。結果は,提案された方法は,精度,リコール,およびF1スコアトップk勧告の意味で基本アイテムベース及びユーザベースの協調フィルタリング法よりも良好な性能であることを示した。は個々のユーザの項目関係は外部関係は偏っているか不十分な場合に生じる問題を改善するために利用できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *フィルタリング ,  アルゴリズム ,  架橋度 ,  *ネットワーク ,  バイアス
準シソーラス用語： スコア ,  中心度 ,  近接性 ,  利用履歴 ,  オンラインサービス ,  推奨システム ,  *協調フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： レコメンデーションシステム ,  協調フィルタリング ,  項目ネットワーク ,  中心性指標 ,  社会ネットワーク解析

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 協調フィルタリング ,  推薦