| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2021-12-03 11:40
[ショートペーパー]データ研磨を拡張した推薦アルゴリズムの検討 ○熊ノ郷 脩・元木光雄(金沢工大) COMP2021-24 |
| 抄録 |
(和) |
データ研磨とは,極大クリーク列挙において,類似した極大クリークが大量に列挙されてしまう問題を解消するために考えられた手法である.具体的には,任意の2頂点において,近傍が類似していれば辺を追加し,そうでなければ削除することで新しいグラフを生成する.本研究では,このデータ研磨を拡張し,推薦アルゴリズムへの応用を考える.具体的には,以下の拡張を行う.辺にアイテム間の類似度に相当する辺重みが割り当てられているとする.その上で,任意の2頂点において辺重みを考慮した近傍が類似していれば,該当する頂点間の辺重みを増加し,そうでなければ減少させる.さらに,近傍の類似度も辺重みを考慮して拡張した.このとき,辺重みが全て等しいときには,辺重みを考慮した近傍の類似度と,辺重みを考慮しないもとの類似度が一致することを示した. |
| (英) |
Data polish is a methodology to reduce the number of similar maximal cliques in a given network by adding edges between vertices with similar neighborhoods, and deleting edges otherwise. In this research, we consider recommendation algorithm by extending data polish. Specifically, we make the following extension, i.e., increasing edge weight between vertices with similar neighbors and decreasing edge weights between vertices without similar neighbors. Furthermore, we also extends some similarity functions for neighbors of vertices. |
| キーワード |
(和) |
データ研磨 / 推薦システム / Jaccard係数 / / / / / |
| (英) |
data polish / recommendation system / Jaccard coefficient / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 285, COMP2021-24, pp. 19-22, 2021年12月. |
| 資料番号 |
COMP2021-24 |
| 発行日 |
2021-11-26 (COMP) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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COMP2021-24 |