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

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  • スイセン ト カクズケ ノ ソウゴ サヨウ ニ モトズク スイセン アルゴリズム ノ セイノウ ヒョウカ
  • Performance Evaluation of Recommendation Algorithms Based on Rating-recommendation Interaction

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抄録

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.

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