Random forest法を用いた推薦システムとその評価第1回リコメンデーションコンテストに参加して

摘要

A recommender system contest was conducted last year sponsored by the Operational Research Society of Japan, Japanese Society for Artificial Intelligence and other societies. The participants are expected to anticipate the secret favorite movies of 448 anonymous users in a private video site. Based on thorough individualized modeling for users, we use Random forest by the rule discovery approach, which compare the other top prize two methods for their performance. The features of this case study are reported.%我々の研究部門は昨年度日本オペレーションズリサーチ学会が主催し人工知能学会他が協賛する第1回リコメンデーションコンテストに参加した．これはある民間動画サイトにおける匿名の448ユーザの欠損したお気に入り登録を推測し，その性能を競うものである．我々の提案する「個人化（パーソナライズ）を徹底させユーザごとにルールを機械学習させ（集団学習の一つである）RandomForest法を用いる方法」が，惜しくも入賞を逃したものの国内の多くの先端研究期間が参加するなかでトップレベルと同等の性能を有することが示された。本稿ではコンテスト1位および2位のアルゴリズムを簡単に紹介する他，自らのアルゴリズムの詳細について解説する．コンテスト終了後，正解が参加者に公開されたため，その内容分析を行い自らの方法の更なる向上を果たした．