神嶌 敏弘

人工知能学会誌 26(1), 7, 2011-01-01

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神嶌 敏弘

人工知能学会誌 25(4), 565-566, 2010-07-01

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神嶌 敏弘

人工知能学会誌 24(1), 7, 2009-01-01

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神嶌 敏弘

本講演では推薦システム,特に,その背後にあるアルゴリズムと,設計上の選択肢について述べる.推薦システムとは,利用者が探している情報やもの(アイテム)を予測し,それらを利用者に提示するシステムである.この推薦システムが登場した背後には情報過多(Information Overload)と呼ばれる状況がある.情報過多とは,日々発信・蓄積されている情報があまりにも膨大なため,探しているアイテムがあること …

電子情報通信学会技術研究報告. SWIM, ソフトウェアインタプライズモデリング 108(185), 1, 2008-08-15

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神嶌 敏弘

人工知能学会誌 23(1), 89-103, 2008-01-01

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神嶌 敏弘

人工知能学会誌 22(6), 826-837, 2007-11-01

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神蔦 敏弘

あまりに多すぎる情報に埋もれて,欲しい情報を見つけ出せなくなる情報過多の問題が顕在化して久しい.この問題に対する処方箋の1つが推薦システムである.90年代後半から,商用化がはじまり,現在では広く普及するようになった.しかし,まだ課題は多く,これらのうちプライバシー,サクラ攻撃,および評価のゆらぎについて紹介する.

情報処理 48(9), 966-971, 2007-09-15

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神嶌 敏弘

人工知能学会誌 22(1), 24, 2007-01-01

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神嶌 敏弘

情報過多とは,自身が望む情報があっても,あまりに多くの情報の中に埋もれてしまい,それを見つけることができなくなっている現在の状況のことである。推薦システムは,この情報過多を克服するため,利用者が望む情報を見つけることを補助するものである。本稿ではこの推薦システムの動作原理を中心に述べる。

情報の科学と技術 56(10), 452-457, 2006-10-01

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神嶌 敏弘

人工知能学会誌 20(6), 674, 2005-11-01

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