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  1. 研究報告
  2. バイオ情報学(BIO)
  3. 2022
  4. 2022-BIO-70

推薦の解釈を目的とした識別的なベイズ離散ガウス過程潜在空間モデル

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218662
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218662
7d1231d0-0ef5-453b-a618-fcdf09af2fee
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-BIO22070032.pdf IPSJ-BIO22070032.pdf (2.4 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-06-20
タイトル
タイトル 推薦の解釈を目的とした識別的なベイズ離散ガウス過程潜在空間モデル
タイトル
言語 en
タイトル Discriminative Bayesian Discrete Gaussian Process Latent Variable Model for interpretable recommendations
言語
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
総合研究大学院大学
著者所属
統計数理研究所
著者所属(英)
en
The Graduate University for Advanced Studies
著者所属(英)
en
The Institute of Statistical Mathematics
著者名 竹原, 一彰

× 竹原, 一彰

竹原, 一彰

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持橋, 大地

× 持橋, 大地

持橋, 大地

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 推薦システムが提示するアイテムについてユーザーが受理するか否かを納得して判断をするには,単にアイテムの内容だけではなく,なぜそれが推薦されたのかという解釈性が不可欠である.納得性の高い意思決定には,アイテムやユーザーの選好の分布,それらに対する推薦アイテムの位置づけなど,全体像を捉えることが重要である.全体像の把握には,一般に高次元なアイテム特徴量を次元削減し,可視化することが行われる.しかし,非識別的な(教師なしの)枠組みであるためユーザーの評価を反映できなかったり,アイテムの離散特徴量(カテゴリや二値)が考慮されていないなどの課題がある.本研究では,これらの課題に対して,識別的なベイズ離散ガウス過程潜在空間モデルを提案する.高次元な二値特徴量を持つアイテムと二値のユーザー評価を入力として,潜在空間上での連続的なアイテム表現や選好分布を出力することができる.映画に対する評価が収録されている MovieLens データセットを用いて,提案モデルから得られる潜在空間の解釈性について定量的,定性的な側面から検証した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12055912
書誌情報 研究報告バイオ情報学(BIO)

巻 2022-BIO-70, 号 32, p. 1-6, 発行日 2022-06-20
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8590
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
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Ver.1 2025-01-19 15:05:25.151600
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