アイテム推薦のためのアソシエーションルールを用いた類似ユーザの抽出に関する基礎的検討

• 伊藤寛明

• 吉川大弘

• 古橋武

抄録

アソシエーションルールマイニングは，データマイニングの一手法であり，一般的にPOSデータのような大規模なデータから，価値のある組み合わせを発見するために用いられる．この手法は，アイテム推薦に対しても同様に適用され，ユーザの評価履歴から，有益な情報を取り出す方法などが報告されている．推薦システムにおけるユーザ類似度に対する一般的な尺度の1つとして，ピアソンの相関係数が用いられている．しかしピアソンの相関係数では，人気の高いアイテムと低いアイテムとを同等に扱っていることが問題となる．本稿では，アソシエーションルールとその評価指標を用いたユーザ間類似度を定義し，それに基づいた類似ユーザの抽出方法について検討する．

収録刊行物

• 第75回全国大会講演論文集

  第75回全国大会講演論文集 2013 (1), 673-674, 2013-03-06

  一般社団法人情報処理学会

キーワード

• データベースとメディア

詳細情報

• CRID: 1050011097159838336
• NII論文ID: 110009580539
• NII書誌ID: AN00349328
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00111132/
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: conference paper
• データソース種別:
  • IRDB
  • CiNii Articles