Crowd Computing型レコメンデーションシステムの開発と大規模応用事例

摘要

一見ランダムなデータセットの中にも，ある普遍的な特徴が潜む，複雑なシステムが自然界には多数散見されている．何らかのフィードバックループを伴うことにより自己組織化するプロセスは，構成要素の詳細に関わらず生じうる．特に，ネット空間においては，膨大なインタラクションから集合知と呼ばれる創発的なインテリジェンスが形成される事例が数多く知られている．本報告では，こうしたユーザインタラクションを活用した“crowd computing゛一型のシステムアーキテクチャーについて解説し，実際に，レコメンデーションと呼ばれる商品・情報の推薦サービスへの応用事例を示す．1年半に及ぶ長期運用結果をもとに，著者らが開発した複雑ネットワークのコミュニティ分割手法によるアプローチが優れた特性を有することを示す．%"Crowd computing" is an emergent dynamics which is based on a Web2.0 concept of "wisdom of crowds". This paper develops a recommendation system using this concept and applies to large scale data set of real world e-commerce. Distribution of user behaviors obtained in the real world is subject to power-law. Our approach utilizes community mining algorithm for complex networks and outperforms existing technologies.