Personalizabilityを考慮した推薦システムの提案

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2013-03-12
• タイトル: Personalizabilityを考慮した推薦システムの提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Proposal of Recommendation System Considering Personalizability
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [オリジナル論文] 油彩モデル，放射伝達方程式，グレーズ技法，コンピュータグラフィックス，絵具
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 名古屋大学
• 著者所属: ブラザー工業株式会社
• 著者所属: 名古屋大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Brother Industries, Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagoya University
• 著者名: 吉川, 大弘; 森, 貴章; 古橋, 武
• 著者名(英): Tomohiro, Yoshikawa; Takafumi, Mori; Takeshi, Furuhashi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，インターネットの普及とそれにともなう各種メディアの発達により，ユーザがアクセス可能な情報の量は膨大なものとなったが，一方で，ユーザにとって価値のある情報を選択することは困難となっている．そのため，ユーザのアイテム選択を支援する“レコメンデーション”に注目が集まり，様々な推薦システムが実用化され始めている．このような推薦システムの評価には，これまで主に“精度”が用いられてきたが，近年，ユーザ満足度の観点から，他にも様々な側面を評価する必要性が指摘され始めている．“Serendipity”はその中の1つであり，推薦アイテムの目新しさ，意外性を表す．本論文では，Serendipityの一面として“Personalizability”を定義し，Personalizabilityを考慮した推薦手法を提案する．また，提案手法をベンチマークデータに適用し，推薦における精度とPersonalizabilityのバランスが調節可能であること，従来手法と比べ，Personalizabilityにおいて優れていることを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, a user can access a huge amount of information with the popularization of Internet and the development of media associated with that. On the other hand, it becomes difficult for him/her to choose desirable or valuable ones. Then various recommendation systems have been studied and put into practical use to support users' selection. Though “accuracy” has been used as the evaluation of these systems so far, it is said that other evaluation factors are also needed from the aspect of the satisfaction of users. “Serendipity,” which includes novelty or unexpectedness, is one of the evaluation indexes for user satisfaction. This paper defines and quantifies “Personalizability” as a part of “Serendipity.” This paper proposes a recommendation system considering “Personalizability,” and applies the proposed method to benchmark data. It shows that this method can adjust the balance between “Accuracy” and “Personalizability” and it is superior to the conventional method in terms of “Personalizability.”
• 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: AA11464803
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）; 巻 6, 号 1, p. 111-118, 発行日 2013-03-12
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7780
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会