ユビキタスコンテンツのための特異値分解を用いた情報推薦手法

URI http://harp.lib.hiroshima-u.ac.jp/onomichi-u/metadata/5372
File
Title
ユビキタスコンテンツのための特異値分解を用いた情報推薦手法
Title Alternative
A Ubiquitous Content Recommendation Method by Using SVD
Author
氏名 有吉 勇介
ヨミ アリヨシ ユウスケ
別名 Ariyoshi Yusuke
Subject
ユビキタス
情報推薦
協調推薦
特異値分解
Abstract

本稿では将来のユピキタス環境下におけるコンテンツ推薦の効率向上をめざし、
内容ベース推薦と協調推薦を特異値分解を用いて組合せるハイブリッド推薦手法を
提案し、推薦精度とデータ圧縮についての評価について述べる。提案手法は特異値
分解を用いた協調推薦によりコンテンツの件数を圧縮する行列を導出し、その行列
を用いてコンテンツ件数を圧縮してからLSI (Latent Semantic Indexing) により更
に圧縮する。提案手法はこのように2段階の圧縮をかけることによって単語集合
を高効率に圧縮することができる。評価実験の結果、推薦精度は従来手法をわずか
に上回った。圧縮効率では、もともと9924語あった単語数について、従来手法で
は45語に圧縮されたが、提案手法では15語まで圧縮することができた。

Contents

1 はじめに
2 従来の推薦手法
3 提案手法
4 提案手法の評価
5 オーバレイネットワーク上での実現
6 おわりに

Journal Title
尾道大学経済情報論集
Volume
8
Issue
2
Spage
139
Epage
148
Published Date
2008-12-31
Publisher
尾道大学経済情報学部
ISSN
1346-9991
NCID
AA11597272
Self DOI
Language
jpn
NIIType
Departmental Bulletin Paper
Text Version
出版社版
Old URI
Set
onomichi-u