ユーザの嗜好の時系列性と先行性に着目した協調フィルタリング

摘要

本論文では，ユーザごとの嗜好の時系列性と，ユーザ間の行動の先行性に着目し，ユーザの最新の噌好を反映できる協調フィルタリングを提案する． 提案する協調フィルタリングでは対象ユーザの0入アイムを予測するために，過去の購入行動が対象ユーザと類似するだけでなく，先行しているr x-合の高いユーザの歴を重視して選別し利用する． この先行性の尺度を各時刻におけるユーザ自身の嗜好とユーザ間の購入時刻差を反映して計算することで，各ユーザの最新の嗜好に合うアイテムの推薦が可能となった．オンラインストの売上データを用いた実験によって，提案手法による推薦の予測精度は既存手法に比較し，比率で最大51.5%向上を示すことが分かり，その有効性を確認できた