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講演抄録/キーワード
講演名 2010-11-04 15:00
[ポスター講演]推薦システムにおける一般化線形モデルの応用 ~ 主効果モデルによる評価得点推定 ~
藤本 悠青学大
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抄録 (和) 協調フィルタリングの考え方は推薦システムにおいて広く用いられる一方で,ユーザ数やオブジェクト数の大規模化,及び実際に得ることができる評価の相対的な数の少なさなどが過学習の観点から問題視され,実装に際していくつかの議論が行われている.特に評価得点のパラメトリック回帰の観点からは,大規模な問題に対して少ないデータから評価得点の推定を行う必要があるため,モデリングに際してパラメタ数をいかに節約し,汎化誤差を減らすかという視点が重要となる.本稿では大規模な問題に対して比較的少ないパラメタ数で記述可能な単純な主効果モデルに着目し,これを一般化線形モデルのリンク関数の観点から拡張することを行う.このような単純なモデルであっても適切なリンク関数を導入することで,多数のパラメタを用いた交互作用表現とは異なる観点からのユーザ,オブジェクト間の特殊な依存関係の表現が可能となる.ここでは,この考え方の有効性を確認するために,1つのパラメタで記述されるようなリンク関数を導入し,それを変化させることでユーザ,オブジェクト間の弱い特殊な非線形性や依存性などの表現を試み,主効果モデルにおける評価得点行列の推定精度の改善が可能となることを実験的に示す. 
(英) Collaborative filtering based on a rating matrix is broadly used in recommender systems. In a practical situation, the matrix tends to be sparse when the sets of items and objects are huge. And, sparsity of rating matrices easily deteriorate the accuracy of recommendation. In the regression setup, sparse matrices cause the over-fitting problem, and the number of parameters in a model should be well controlled. In this paper, a simple main-effect model with a small number of parameters is introduced and extended in the framework of the generalized linear model. Even with such a simple model, one can express linearity, independence, and weak special types of non-linearity and dependence between users and objects by introducing a one-parameter family link function. This paper experimentally shows a possibility for improvement of estimation results based on a simple model.
キーワード (和) 一般化線形モデル / 協調フィルタリング / 推薦システム / 線形性 / 独立性 / / /  
(英) generalized linear model / collaborative filter / recommender system / linearity / independence / / /  
文献情報 信学技報, vol. 110, no. 265, IBISML2010-68, pp. 65-71, 2010年11月.
資料番号 IBISML2010-68 
発行日 2010-10-28 (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 2010-11-04 - 2010-11-06 
開催地(和) 東大生産研 
開催地(英) IIS, Univ. of Tokyo 
テーマ(和) IBIS 2010 (情報論的学習理論ワークショップ) 
テーマ(英) IBIS 2010 (Workshop on Information-based Induction Sciences) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2010-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 推薦システムにおける一般化線形モデルの応用 
サブタイトル(和) 主効果モデルによる評価得点推定 
タイトル(英) An Application of Generalized Linear Model for Recommender System 
サブタイトル(英) Rating Estimation Based on Main-Effect Model 
キーワード(1)(和/英) 一般化線形モデル / generalized linear model  
キーワード(2)(和/英) 協調フィルタリング / collaborative filter  
キーワード(3)(和/英) 推薦システム / recommender system  
キーワード(4)(和/英) 線形性 / linearity  
キーワード(5)(和/英) 独立性 / independence  
キーワード(6)(和/英) /  
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) 藤本 悠 / Yu Fujimoto / フジモト ユウ
第1著者 所属(和/英) 青山学院大学 (略称: 青学大)
Aoyama Gakuin University (略称: Aoyama Gakuin Univ.)
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講演者
発表日時 2010-11-04 15:00:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2010-68 
巻番号(vol) IEICE-110 
号番号(no) no.265 
ページ範囲 pp.65-71 
ページ数 IEICE-7 
発行日 IEICE-IBISML-2010-10-28 


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