氏名 : 伊藤 寛明 (281367051)
所属 : 古橋研
題目 : アソシエーションルールを用いた推薦システムにおける意外性の向上に関する研究
概要 :
近年，インターネットの普及による電子商取引の増加により，推薦システムが注目されている．本研究では，データマイニングの一手法であるアソシエーション分析に基づくアイテム推薦手法について検討する．アソシエーション分析は一般的に，POSデータのような大規模なデータからの，価値のある組み合わせの発見を目的として用いられる．一方，この手法を推薦システムに適用し，ユーザの評価履歴から，そのユーザにとって適切なアイテムを推薦する手法が報告されている．推薦システムにおいて“精度”は重要な指標であるが，ユーザの満足度の観点から，“意外性”も必要とされている．推薦システムの代表的な方法である協調フィルタリングのメモリベースは，アイテムベースとユーザベースに分けられる．これまでの検討で，アイテムベースは“精度”が高い一方で，ユーザベースは“意外性”が高いという知見を得た．そこで本研究では，アイテムベース協調フィルタリングにおいて，高い精度を保ちつつ，意外性を向上させる手法について検討する．推薦候補となるアイテムのスコアに対する工夫を行うとともに，そこで用いるパラメータを変化させることにより，“
精度”と“意外性”とを調整可能であることを示す．
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