顧客クラスが変化する推薦システムにおける半教師付き学習

• 前田 康成

  北見工業大学・地域未来デザイン工学科

• 山内 翔

  北見工業大学・地域未来デザイン工学科

• 鈴木 正清

  北見工業大学・地域未来デザイン工学科

• 松嶋 敏泰

  早稲田大学・応用数理学科

書誌事項

タイトル別名

• Semi-supervised Learning on Recommender System with Transitions of User Classes
• コキャク クラス ガ ヘンカ スル スイセン システム ニ オケル ハンキョウシ ツキ ガクシュウ

抄録

従来研究では，顧客クラスが変化する推薦システムを表現する確率モデルとしてマルコフ決定過程が採用され，マルコフ決定過程の真のパラメータが既知の仮定のもとで検討されている．本研究では，真のパラメータが未知の仮定のもとで顧客クラスが変化する推薦システムにおける半教師付き学習方法を提案する．学習データは完全データと不完全データによって構成される．提案方法ではEM アルゴリズムを用いる．シミュレーションによって提案方法の有効性を示す．

収録刊行物

• バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌

  バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌 20 (1), 15-22, 2018-05-19

  バイオメディカル・ファジィ・システム学会

キーワード

• 推薦システム
• マルコフ決定過程
• 顧客クラス
• 半教師付き学習

詳細情報

• CRID: 1390568838438523520
• NII論文ID: 130007998411
• NII書誌ID: AA1145146X
• DOI: 10.24466/jbfsa.20.1_15
• ISSN: 24242578
• ISSN: 13451537
• NDL書誌ID: 029110391
• Web Site: https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/records/8678
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I029110391
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • IRDB
  • NDL
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可