講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-09-13 17:10
レビュワーに対する共感度を考慮した協調フィルタリングによるアイテム推薦手法 ○南 大智・牛尼剛聡(九大) DE2016-17 |
抄録 |
(和) |
現在,世界中には莫大な数の書籍が存在しており,ユーザは自分の好みに合った書籍を発見することが困難になっている.こうした中で,書籍のレビューを閲覧可能な投稿型レビューサイトの役割が重要になっている.投稿型レビューサイトの機能の一つに,協調フィルタリングによる書籍推薦がある.一般的に,協調フィルタリングは,同一のアイテムを選択したユーザ同士は評価が似ているという仮定に基づいてアイテム推薦を行う.しかし,同一アイテムを選択したユーザ同士であっても、評価の観点が異なる場合がある.本稿では,各ユーザが書籍を評価する際の観点の違いに着目し,ユーザがレビューに対して評価のフィードバックを入力することで得られる,レビュワーに対する共感度を考慮した協調フィルタリング手法を提案し,それを用いた書籍推薦を行う. |
(英) |
Today, it has become difficult for people to find books that fulfill their preference because the number of books in the world has become very large.
In order to select books to read, the reviews on candidate books are helpful. Therefore, the role of online review sites which are web sites storing reviews of books is important.
One of the functions in the online review sites is the collaborative filtering (CF) with reviewers.
In general, the user-based CF is based on the assumption that the preferences of users who select the same items will be similar.
However, in many cases, each user would have different viewpoints for their evaluation of books.
In this paper, we focused on the difference of viewpoints when each user evaluate a book. We propose a CF method based on the empathy with other reviewers. Our method utilizes the evaluation for a review as feedback.
Experimental results show the effectiveness of the proposed method. |
キーワード |
(和) |
書籍推薦 / レビュー解析 / トピック抽出 / LDA / 適合フィードバック / 協調フィルタング / / |
(英) |
Book recommend / Review analysis / Topic extraction / LDA / Relevance Feedback / Collaborative Filtering / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 214, DE2016-17, pp. 31-36, 2016年9月. |
資料番号 |
DE2016-17 |
発行日 |
2016-09-06 (DE) |
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 |
DE2016-17 |
研究会情報 |
研究会 |
DE |
開催期間 |
2016-09-13 - 2016-09-15 |
開催地(和) |
慶応大学日吉キャンパス |
開催地(英) |
Keio Univ. (Hiyoshi Campus) |
テーマ(和) |
ビッグデータを対象とした管理・情報検索・知識獲得,および一般 |
テーマ(英) |
Big Data Management, Information Retrieval, Knowledge Discovery, etc. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
DE |
会議コード |
2016-09-DE |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
レビュワーに対する共感度を考慮した協調フィルタリングによるアイテム推薦手法 |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
Item Recommendation Method for Collaborative Filtering Based on Empathy with Reviewers |
サブタイトル(英) |
|
キーワード(1)(和/英) |
書籍推薦 / Book recommend |
キーワード(2)(和/英) |
レビュー解析 / Review analysis |
キーワード(3)(和/英) |
トピック抽出 / Topic extraction |
キーワード(4)(和/英) |
LDA / LDA |
キーワード(5)(和/英) |
適合フィードバック / Relevance Feedback |
キーワード(6)(和/英) |
協調フィルタング / Collaborative Filtering |
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) |
南 大智 / Daichi Minami / ミナミ ダイチ |
第1著者 所属(和/英) |
九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
牛尼 剛聡 / Taketoshi Ushiama / ウシアマ タケトシ |
第2著者 所属(和/英) |
九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第3著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第4著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第5著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第6著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第7著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第8著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第9著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第10著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第11著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第12著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第13著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第14著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第15著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第16著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第17著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第18著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2016-09-13 17:10:00 |
発表時間 |
30分 |
申込先研究会 |
DE |
資料番号 |
DE2016-17 |
巻番号(vol) |
vol.116 |
号番号(no) |
no.214 |
ページ範囲 |
pp.31-36 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2016-09-06 (DE) |