グラフ分割問題を利用したＣＤ購買データに対する推薦システム

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タイトル別名
  • Recommendation System on CD Purchasing Data by Using a Graph Partitioning Method

抄録

近年，OneToOneマーケティングの実施手段の１つとして，各ユーザーが求めるアイテムを高精度に推薦するシステムの実現が注目され，e-commerceを展開しているAmazonやTSUTAYAなどの企業で積極的に導入されている．この実現方法として，従来から協調フィルタリングなどの方法が提案されており，入力データは主として過去の利用履歴とその評価値が想定されている．しかし評価値の取得は通常困難であり，購買履歴だけを利用して，より高精度の推奨システムを実現することが必要である．<BR>　本研究は，音楽CDの購買履歴データを対象にグラフ分割手法を応用した推薦システムを提案する．アイテムの併買関係の強さを反映したグラフを，グラフ分割手法によって複数のグループに分類し，推薦すべきアイテムの効率的な選択を実現する．計算実験によって，提案手法が従来の協調フィルタリングに基づく方法の結果より有用であることを示す．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390282680686774784
  • NII論文ID
    130005049245
  • DOI
    10.11497/jasmin.2008f.0.117.0
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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