[2F]推薦システム(2)

14:20 〜 14:45

[2F-03] 新たな好みの発見を支援する未知度を考慮したモデルベース協調フィルタリング手法

*坂本 新真¹、牛尼 剛聡² (1. 九州大学大学院芸術工学府、2. 九州大学大学院芸術工学研究院)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

協調フィルタリング、発見性、深層学習

本論文では，ユーザの新たな嗜好の発見を目的としたモデルベース協調フィルタリング手法を提案する．ユーザの過去の評価履歴を利用した従来の協調フィルタリング手法では，ユーザが既に精通している分野のアイテムや，推薦システムを利用しなくても容易に発見可能なアイテムが推薦されることがある．これらのアイテムは，ユーザが新しい嗜好を発見するために適していない場合が多い．本論文では，深層学習モデルを用いて，ユーザの過去の評価履歴から未評価のアイテムに対する嗜好の一致度を予測するだけでなく，アイテムに対する未知度を導入し，ユーザの新たな発見に繋がるようなアイテムを予測する．被験者による評価実験の結果，提案手法の有効性が示された．