@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00157927,
 author = {河合, 未夢 and 能上, 慎也 and 保坂, 忠明 and 安藤, 晋 and Mimu, Kawai and Shinya, Nogami and Tadaaki, Hosaka and Shin, Ando},
 issue = {15},
 month = {Mar},
 note = {本研究では購買履歴に基づいて商品間のネットワークを作成し，その中で周辺ノードとなる商品を優先的に推薦するモデルによって意外性のある推薦システムの実現を目指した．ネットワークにおけるハブの分析は長い歴史をもつが，ネットワーク形成の過程を理解することが主要な目的であり，本研究におけるようなネットワーク構造を工学的に利用する着想は新規なものとなった．本研究が対象とした推薦システムの問題では繰り返し推薦されるポピュラーな商品を避ける，購入した商品と間接的な関係を持つ商品を探索するといった部分問題があり，それらを扱うための表現形式として商品のネットワークを用いるのが有効であった．, In this paper, we made an item network on the basis of the history of purchasing and we tried to realize serendipity-oriented recommendation system by using the model that preferentially recommends items which are marginal nodes. Analysis of a hub on networks had a long history and the main purpose is to understand a process of the frame of networks, the idea of using a structure of networks for engineering was unique. In problems of recommendation systems against our paper, there were partial problems. One is to avoid recommending popular items and the other is to search items which have indirect relationship among purchasing items. Using an item network for a flame of expression was effective against these problems.},
 title = {商品間のネットワーク構造を用いた意外性を高める推薦モデルの提案},
 year = {2016}
}