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講演抄録/キーワード
講演名 2014-03-06 14:55
主観的な評価値とその欠損の有無との相関を考慮した欠損値予測の検討
西村健太田中利幸京大
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抄録 (和) ユーザーとアイテムとの関係データには,値とその欠損の有無との相関が存在する場合がある.そのような相関を考慮した欠測値予測の既存手法は,客観的な指標または離散的な指標を対象としており,ユーザー毎に値のスケールが異なる可能性がある主観的な連続値のデータには不適切である.後者の問題に対し,各ユーザーのスケールを揃える正規化が必要だが,欠測の有無がその値そのものと相関をもつ状況では,その相関を考慮して正規化を行うのが自然である.本論文は,主観的な連続値のデータの欠測値予測を行うために,値とその欠損の有無との相関が存在する仮定のもとで,その相関を考慮して正規化を行う手法および行列分解に基づく欠測値予測の手法を提案する.後者は厳密な計算が困難なため,変分ベイズ法を用いた近似手法を併せて提案する. 
(英) In user-item relational data, there are sometimes correlations between values and their dropouts. Existing methods under consideration of such correlations can treat only objective or discrete values, and are unsuited for data of subjective and continuous values in which users’ scale of values may differ. As for the different scales, it is natural to do user normalization, which equalize users’ scales. However, if dropouts correlate with unseen values, we need to accomplish user normalization considering the correlations. Assuming dropouts depend on unseen values, we propose a new user normalization method and collaborative filtering method which can deal with continuous values and which is based on matrix factorizations. As for the latter method, rigorous calculation is intractable, and therefore we also propose an approximate method on the basis of variational Bayesian framework.
キーワード (和) 欠損値予測 / 協調フィルタリング / missing not at random / ユーザー正規化 / ベイズ行列分解 / 変分 ベイズ法 / /  
(英) missing value prediction / collaborative filtering / missing not at random / user normalization / Bayesian matrix factorization / variational Bayes / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 476, IBISML2013-71, pp. 31-38, 2014年3月.
資料番号 IBISML2013-71 
発行日 2014-02-27 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2014-03-06 - 2014-03-07 
開催地(和) 奈良女子大学 
開催地(英) Nara Women's University 
テーマ(和) 統計数理・機械学習・データマイニング・一般 
テーマ(英) Statistical mathmatics, machine learning, data mining, and other topics 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2014-03-IBISML 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) 主観的な評価値とその欠損の有無との相関を考慮した欠損値予測の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Consideration of Correlation between Users' Evaluating Values and Their Dropouts in Missing Value Prediction 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 欠損値予測 / missing value prediction  
キーワード(2)(和/英) 協調フィルタリング / collaborative filtering  
キーワード(3)(和/英) missing not at random / missing not at random  
キーワード(4)(和/英) ユーザー正規化 / user normalization  
キーワード(5)(和/英) ベイズ行列分解 / Bayesian matrix factorization  
キーワード(6)(和/英) 変分 ベイズ法 / variational Bayes  
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) 西村 健太 / Kenta Nishimura /
第1著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 利幸 / Toshiyuki Tanaka /
第2著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
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講演者
発表日時 2014-03-06 14:55:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2013-71 
巻番号(vol) IEICE-113 
号番号(no) no.476 
ページ範囲 pp.31-38 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-IBISML-2014-02-27 


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