訪問・評点データ統合解析のための非負値行列分解手法の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2015-06-16
• タイトル: 訪問・評点データ統合解析のための非負値行列分解手法の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Study on Non-negative Matrix Factorization for Integrated Analysis of Visiting and Rating Information
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 日本電信電話株式会社ＮＴＴサーピスエボリューション研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社ＮＴＴサーピスエボリューション研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社ＮＴＴサーピスエボリューション研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Service Evolution Laboratories, NTT Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Service Evolution Laboratories, NTT Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Service Evolution Laboratories, NTT Corporation
• 著者名: 幸島, 匡宏; 松林, 達史; 澤田, 宏
• 著者名(英): Masahiro, Kohjima; Tatsushi, Matsubayashi; Hiroshi, Sawada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年様々な分野でデータ解析を用いた取り組みが増加しており，企業がスマートフォンのアプリやウェブサイトで収集したユーザの閲覧履歴やチェックイン履歴，評点などのフィードバック履歴を統合的に解析する手法が必要とされているこれまで複数の異なるデータを同時に分析する手法として，行列表現された複数のデータを非負値制約のもと同時に因子分解する手法等が提案されているものの，この既存手法においては，訪問数を表す行列と評点を表す行列の組のように解析対象となる各行列がそれぞれ異なる性質を持つ状況を想定してはいなかった．そこで本研究は行列毎に要素の従う確率分布の属する分布族が異なり，それぞれ正規分布とポアソン分布に従う行列の組を解析する非負値行列分解手法を提案する．人工データを用いた検証実験を通して，提案手法が平均二乗誤差の精度改善を達成できること，ユーザの評価と回数に関する知見を発見しうるクラスタリング出力が可能であることを報告する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: As the number of projects on data collection and analysis increases in many business fields, it is required that the method which can deal with various type of information such as browsing, check-in and rating collected through company's web-page, smart-phone application and so on. In this paper, we extend collective matrix factorization method in order to analyze multiple matrices whose element of each matrix follows Normal distribution and Poisson distribution, respectively. Using artificial dataset, experiment shows that proposed method improves mean squared error performance and provides the clustering result which reflects the relation between the user's viewing and evaluation activity.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2015-MPS-103, 号 4, p. 1-6, 発行日 2015-06-16
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会