タイトル | 推薦対象ユーザのクラスが未知の推薦問題におけるマルコフ決定過程を用いた推薦システムに関する一考察 |
---|---|
著者 | 岩井 秀輔 、宮 希望 、前田 康成 、松嶋 敏泰 |
年度 | 2014 |
形式 | 国内学会 |
分野 | 知識情報処理 |
掲載雑誌名 | 電子情報通信学会技術研究報告 |
掲載号・ページ | vol.114, no.138, IT2014-20, pp.49–54 |
掲載年 | 2014 |
掲載月 | 7 |
アブスト (日本語) |
電子情報通信学会情報理論研究会(IT) 2014年7月17–18日(発表日: 17日) 神戸大学六甲台第2キャンパス瀧川記念学術交流会館2階大会議室(兵庫県・神戸市) 査読無 DOI: なし 推薦システムとは,ユーザにとって有用と思われる対象,情報,または商品などを選び出し,それらを利用者の目的に合わせた形で提示するシステムのことである.従来,推薦は一回のみとし,推薦に対するユーザの購入商品は考慮しない研究が主だったのに対し,推薦結果を考慮する研究も行われるようになった.その一つに,推薦問題にマルコフ決定過程を適用した研究がある.さらに,この研究に対し統計的決定理論を適用した研究も行われている.これらの研究では,事前に複数人のユーザから得られた購買履歴データと推薦を行うユーザの購入商品は同じ確率分布に従うという仮定を置いている.これに対し,本研究では購買履歴データを得た複数のユーザおよび推薦対象のユーザは類似性によって分けられたクラスのいずれかに属するものとし,クラスによって購入商品の従う確率分布が異なると仮定する.その上で,事前に購買履歴データを得る複数のユーザに関してはそれぞれ属するクラスが既知,推薦対象ユーザに関してはクラスが未知という場合を考える.そして,マルコフ決定過程と統計的決定理論を適用し,推薦対象ユーザの購買履歴データが更新されるごとにベイズ基準を最大にする決定関数を求めることで決定関数を逐次更新する. |
アブスト (英語) |
Recommender system is a system that gives users objects,information and items they want.In previous studies,recommendation was once and result of recommendation was not considered.Recently,in contrast,studies that consider results of recommendation have done.For example,there are studies that apply marcov decision process to recommender system.In addition,there are studies that apply marcov decision process and statistical decision theory to recommender system.These studies consider all users' probability of purchase are same.In contrast, we consider users are belongs to a class that classified by similarity.In addition,we consider the probability of purchase by users belongs to the class is different from the probability of purchase by users belongs to other class.We consider classes of users whose purchase data we have are known and class of the user who is recommended item is unknown. Then,we use marcov decision process and statistical decision theory.We renovate decision function by maximizing bayes criterion when the user who is recommended items buy new item. |
備考 (日本語) |
1 |
備考 (英語) |
1 |
論文原稿 | |
発表資料 |