@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218662,
 author = {竹原, 一彰 and 持橋, 大地},
 issue = {32},
 month = {Jun},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2022}
}