HUSCAP logo Hokkaido Univ. logo

Hokkaido University Collection of Scholarly and Academic Papers >
Graduate School of Information Science and Technology / Faculty of Information Science and Technology >
Peer-reviewed Journal Articles, etc >

推薦と格付けの相互作用に基づく推薦アルゴリズムの性能評価

Files in This Item:
IPSJ-TOM0202006.pdf1.6 MBPDFView/Open
Please use this identifier to cite or link to this item:http://hdl.handle.net/2115/52024

Title: 推薦と格付けの相互作用に基づく推薦アルゴリズムの性能評価
Other Titles: Performance Evaluation of Recommendation Algorithms Based on Rating-recommendation Interaction
Authors: 山下, 晃弘1 Browse this author
川村, 秀憲2 Browse this author →KAKEN DB
飯塚, 博幸3 Browse this author →KAKEN DB
大内, 東4 Browse this author →KAKEN DB
Authors(alt): Akihiro, Yamashita1
Hidenori, Kawamura2
Hiroyuki, Iizuka3
Azuma, Ohuchi4
Issue Date: 27-Mar-2009
Publisher: 情報処理学会
Journal Title: 情報処理学会論文誌. 数理モデル化と応用
Volume: 2
Issue: 2
Start Page: 47
End Page: 57
Abstract: Web 上の情報量拡大にともなって,オンラインストアなどでは推薦システムを導入する事例が増加している.同時に,これまで様々な推薦アルゴリズムが提案,分析,評価されてきた.システムによる推薦結果は,次にユーザが閲覧するアイテムとなり,結果としてどのアイテムが次に評価されるかに影響を及ぼす.したがって,推薦システムとユーザは相互作用を及ぼしあう関係にあるといえる.しかし,先行研究による推薦アルゴリズムの評価・分析では,一時的な推薦精度のみに着目し,このような相互作用は考慮されてこなかった.そこで本研究では,ユーザをエージェントとしてモデル化することで,推薦システムとユーザの相互作用を考慮した,新たな評価・分析モデルを提案する.さらに,本論文では,基本的な推薦アルゴリズムである 「ユーザ間協調フィルタリング」 と,実システムとしてすでに実用化されている 「アイテム間協調フィルタリング」 を例として取り上げ,その特性について提案モデルを用いて分析した.その結果,既存の評価・分析モデルの枠を超え,より有効な推薦への指針を検証可能であることが示された.
The problem of information overload spreading across the Internet has been causing serious inefficiency in browsing and searching for information. As a way to overcome the problem, the recommender systems are recently used in many E-commerce sites. Many algorithms have been proposed to improve the accuracy of recommendation based on user ratings. The relation between recommender systems and users is rather interactive in the sense that recommendations decides which items are recommended to users and the results of ratings by users will affect the next recommendations. However, conventional studies have not considered the interactive aspects so much. Therefore, our aim of this paper is to propose a new evaluation model using multiagent modeling where the recommender system and agents (as users) interacts with each other. The properties of typical recommendation algorithms such as user-based and itembased collaborative filtering will be analyzed with our proposed model. Our results also suggest the possibilities to propose a novel and effective recommendation algorithm.
Rights: ここに掲載した著作物の利用に関する注意 本著作物の著作権は情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。
Type: article
URI: http://hdl.handle.net/2115/52024
Appears in Collections:情報科学院・情報科学研究院 (Graduate School of Information Science and Technology / Faculty of Information Science and Technology) > 雑誌発表論文等 (Peer-reviewed Journal Articles, etc)

Submitter: 川村 秀憲

Export metadata:

OAI-PMH ( junii2 , jpcoar )

MathJax is now OFF:


 

Feedback - Hokkaido University