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講演抄録/キーワード
講演名 2006-05-18 10:45
周辺評点分布に基づく協調フィルタリング手法
桑田修平上田修功NTT
抄録 (和) 本稿では,確率モデルアプローチに基づく新たな協調フィルタリング手法を提案する.提案法では,評点済みのデータから,ユーザごとの周辺評点分布,アイテムごとの周辺評点分布,および全評点の評点分布を各々算出する.次いで,予測対象の未評点データに対し,上記周辺分布を予測値の関数として表現し,両者の分布が類似していると仮定し,それらができるだけ整合するように両者の分布間のKLダイバージェンスを最小化することにより予測値を求める.従来手法と異なり,提案法は,予測対象の評点を一括して予測できるという特長を持つ. 
(英) We propose a collaborative filtering method based on a probabilistic approach . In the proposed method, first empirical marginal distributions of the ratings over users and/or items are computed. Then, for unrated data, these distributions are represented as a function of unknown ratings, and the unknown ratings are predicted by minimizing KL divergence between both distributions. Unlike the conventional methods, the proposed method can predict all ratings simultaneously.
キーワード (和) 協調フィルタリング / 周辺分布 / KLダイバージェンス / 確率モデルアプローチ / / / /  
(英) collaborative filtering / marginal distribution / KL divergence / probabilistic approach / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 106, no. 38, AI2006-3, pp. 13-18, 2006年5月.
資料番号 AI2006-3 
発行日 2006-05-11 (AI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685
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研究会情報
研究会 AI  
開催期間 2006-05-18 - 2006-05-18 
開催地(和) 機械振興会館 
開催地(英) Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. 
テーマ(和) 「自動化:推論,発見,学習,データマイニング」および一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 AI 
会議コード 2006-05-AI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 周辺評点分布に基づく協調フィルタリング手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A collaborative filtering method based on marginal rating distributions 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 協調フィルタリング / collaborative filtering  
キーワード(2)(和/英) 周辺分布 / marginal distribution  
キーワード(3)(和/英) KLダイバージェンス / KL divergence  
キーワード(4)(和/英) 確率モデルアプローチ / probabilistic approach  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 桑田 修平 / Shuhei Kuwata / クワタ シュウヘイ
第1著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 上田 修功 / Naonori Ueda / ウエダ ナオノリ
第2著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT)
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講演者 第1著者 
発表日時 2006-05-18 10:45:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 AI 
資料番号 AI2006-3 
巻番号(vol) vol.106 
号番号(no) no.38 
ページ範囲 pp.13-18 
ページ数
発行日 2006-05-11 (AI) 


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