映画コンテンツ推薦のためのユーザ噂好性モデルの実験的評価

摘要

筆者らはユーザへの個別の映画コンテンツ推薦を実現するため、ユーザ属性、コンテンツ属性およびユーザのコンテンツに対する評価履歴を利用したユーザ噂好性モデルの構築を行っている。 本論文では、ユーザの映画視聴に関するWebアンケートにより取得したデータを用いて、ナイーブベイズ、決定木、ペイジアンネット、ニューラルネットの各機械学習手法によりユーザ噂好性モデルを構築し、コンテンツ評価に対する予測精度を測定した結果と重要と思われる変数を抽出した結果について述べる．