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ユーザの潜在嗜好モデルに基づいた協調フィルタリング手法-ユーザの評価からユーザの嗜好の抽出

机译:基于用户潜在偏好模型的协同过滤方法-从用户评价中提取用户偏好

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摘要

本研究では、ユーザのアイテムの取得を支援する手法の一つである協調フィルタリングにおいて新しい手法を提案する。 協調フィルタリングの有効性はその予測精度によって評価され、予測精度は嗜好が類似したユーザ間の発見方法に依存する。 従来の提案手法は嗜好が類似したユーザをユーザの評価の類似度によって発見したが、提案手法はユーザの評価かち抽出した嗜好の類似度により発見する。 本研究はこのユーザの嗜好を抽出するためのアイテムに対する重み付けの方法、潜在嗜好モデルの導入とユーザの評価の予測式を提案する。 これらを用いて実験を行った結果、提案手法の有効性を予測精度の面で確認することができた。
机译:在这项研究中,我们提出了一种新的协作过滤方法,它是支持用户获取项目的方法之一。协同过滤的有效性通过其预测准确性来评估,该预测准确性取决于具有相似品味的用户之间的发现方法。在常规提出的方法中,通过用户评价的相似性来找到具有相似品味的用户,但是在提出的方法中,通过从用户评价中提取的品味的相似性来找到用户。本研究提出了一种对用户偏好进行加权的方法,引入了潜在偏好模型,并给出了用户评价的预测公式。由于使用这些方法进行了实验,因此可以从预测准确性方面证实所提出方法的有效性。

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