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 |
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 |
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NC2008-100 |