| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2013-05-16 13:00
多段グラフマイニングによる新規アイテム推薦
○松井 淳・宮崎太郎・山田一郎・藤井真人・苗村昌秀（NHK） |
| 抄録 |
（和） |
新規アイテムに対する評価値を予測するために必要な２つの処理，すなわち，評価済みアイテムのデータから個々のユーザの嗜好に関する情報を抽出する処理と，抽出した嗜好情報に基づいて新規アイテムに対する評価値を予測する処理を，それぞれ，ユーザ・アイテム間の関係性を記述した有向グラフの確率的探索（Random Walk with Restart）によって実現する多段グラフマイニング法を提案する．提案手法の４通りの異なる実装方法を，NHKの放送済番組300タイトルに対する1228名の評価データと，EPG概要文から抽出したメタデータ（名詞1000単語の出現テーブルと単語間類似度）からなるデータセットについて検証し、それぞれの予測性能を比較した． |
| （英） |
A two-stage graph mining scheme for novel item recommendation is proposed. The first stage extracts preference attribute as a topic-rating vector using a graph mining technique given a data set of item ratings, and the second stage predicts one’s preferred items out of novel domains using another graph mining procedure based on the extracted preference. We compared the prediction performance of four possible implementations using a data set of ratings of TV programs. The data set contains 368,400 ratings, ranging from -2 to +2 (negatives to positives). Each rating was provided by 1,228 subjects against 300 TV programs from the NHK On-Demand service. To describe semantic relationships between the items, we appended 1,000 metadata-nodes to each graph, which are extracted from the outline field of the Electronic Program Guide contents. |
| キーワード |
（和） |
推薦システム / 新規アイテム / Random Walk with Restart / メタデータ / 符号化 / 復号化 / / |
| （英） |
Recommender system / novel item / Random Walk with Restart / metadata / encoding / decoding / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 37, no. 20, ME2013-61, pp. 1-4, 2013年5月. |
| 資料番号 |
ME2013-61 |
| 発行日 |
2013-05-09 (ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 |
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