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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2009-01-20 15:30 嗜好のモデル化におけるモデル適応について ○麻生英樹・本村陽一（産総研）・小野智弘（KDDI研）  NC2008-100 |
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| 抄録 | （和） | ユーザの嗜好にあったサービスを提供するために，嗜好の確率統計的なモデル化が行われている．状況依存な嗜好をモデル化する際には，多様な状況における嗜好について大量のデータの収集が必要であるが，多くの場合にコストが高い．また無作為抽出が不可能であることが多く，偏ったデータしか得られないことも多い．一方，調査研究や統計的学習の分野では，学習用データが偏っていたり疎であったりする場合に対処するために，ドメイン適応と呼ばれる技術が研究されてきている．本発表では，これまで様々な分野で研究されてきたドメイン適応技術を包括的に概観し，そこに共通する構造を明らかにするとともに，それらの技術が嗜好のモデル化にどのように適用できるかについて検討する．同時に，嗜好のモデル化において用いられている協調フィルタリングなどの技術について，ドメイン適応技術の面からの解釈を与える． |
| （英） | Modeling users' preference becomes important for providing personalized services. In order to construct context-aware statistical models of preference, large scale training data is needed. However there are several difficulties in the data collection process such as the cost of collecting data is expensive, random experimental design is difficult and only biased samples are available. In the area of observation study and statistical learning, the domain adaptation becomes a key issue which can be applicable to the problem caused by sample selection bias and the insufficient training data. In this report, we will give a survey of the domain adaptation technologies which are developed in various areas, clarify the common structure in the techniques, and discuss the applicability to the preference modeling. At the same time, some techniques in the preference modeling such as collaborative filtering are discussed from the viewpoint of the domain adaptation. | |
| キーワード | （和） | 嗜好モデル化 / ドメイン適応 / モデル適応 / パーソナライゼーション / 推薦システム / / / |
| （英） | Preference Modeling / Domain Adaptation / Model Adaptation / Personalization / Recommender Systems / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 108, no. 383, NC2008-100, pp. 101-106, 2009年1月. | |
| 資料番号 | NC2008-100 | |
| 発行日 | 2009-01-12 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2008-100 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
| 開催期間 | 2009-01-19 - 2009-01-20 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | 神経ダイナミクス，一般 |
| テーマ（英） | Neural Dynamics, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2009-01-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 嗜好のモデル化におけるモデル適応について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Model Adaptation in Preference Modeling |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 嗜好モデル化 / Preference Modeling |
| キーワード(2)（和/英） | ドメイン適応 / Domain Adaptation |
| キーワード(3)（和/英） | モデル適応 / Model Adaptation |
| キーワード(4)（和/英） | パーソナライゼーション / Personalization |
| キーワード(5)（和/英） | 推薦システム / Recommender Systems |
| 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） | 麻生 英樹 / Hideki Asoh / アソウ ヒデキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： National Inst. of Adv Ind Scie and Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本村 陽一 / Yoichi Motomura / モトムラ ヨウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： National Inst. of Adv Ind Scie and Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小野 智弘 / Chihiro Ono / オノ チヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | KDDI研究所 (略称： KDDI研) KDDI Laboratory (略称： KDDI R&D Lab,Inc.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2009-01-20 15:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2008-100 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | no.383 |
| ページ範囲 | pp.101-106 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2009-01-12 (NC) |
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