| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-11-05 15:30 ［ポスター講演］特徴量に基づく確率的行列分解 ○関野正志（ソニー）  IBISML2010-87 |
|
| 抄録 | （和） | 確率的行列分解（Probabilistic Matrix Factorization：PMF）において、行列要素とは別の、行や列に対応する特徴量を反映させる確率的行列分解回帰（Probabilistic Matrix Factorized Regression：PMFR）を提案する。あわせて、変分ベイズ推定の新たな初期化方法も提案する。PMFR はPMF と縮小ランク回帰を特別な場合として含み、ベイズ推定により両者の特性を適切に反映させることができる。推薦システムでは、PMFR は協調フィルタリング（Collaborative Filtering：CF）と内容ベースフィルタリング（Content-Based Filtering：CBF）を統合した確率モデルの一つとしても考えられる。MovieLens データに適用した結果、デモグラフィック属性をユーザの特徴量、ジャンル属性を映画の特徴量とするPMFR は、PMF よりも高精度であり、特にコールドスタート問題に有効であることがわかった。 |
| （英） | We propose Probabilistic Matrix Factorized Regression (PMFR) which enables Probabilistic Matrix Factorization (PMF) to use features which characterize rows and columns. We also propose a new technique for initializing the variational posterior distribution. PMFR includes PMF and Reduced Rank Regression as special cases, and reflects their characteristics in the matrix factorization appropriately via Bayesian estimation. In recommendation systems, PMFR can be considered as one of the probabilistic model unifying Collaborative Filtering and Content-Based Filtering. Applying to MovieLens dataset, we confirmed that PMFR using demographic attributes for user features and genre attributes for movie features has more accuracy than PMF, and especially, PMFR is effective for cold-start problems. | |
| キーワード | （和） | 確率的行列分解 / 縮小ランク回帰 / 協調フィルタリング / 内容ベースフィルタリング / コールドスタート問題 / / / |
| （英） | Probabilistic Matrix Factorization / Reduced Rank Regression / Collaborative Filtering / Content-Based Filtering / Cold Start Problem / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 265, IBISML2010-87, pp. 203-210, 2010年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2010-87 | |
| 発行日 | 2010-10-28 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2010-87 |
|
| 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） | 特徴量に基づく確率的行列分解 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Probabilistic Matrix Factorization based on Features |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 確率的行列分解 / Probabilistic Matrix Factorization |
| キーワード(2)（和/英） | 縮小ランク回帰 / Reduced Rank Regression |
| キーワード(3)（和/英） | 協調フィルタリング / Collaborative Filtering |
| キーワード(4)（和/英） | 内容ベースフィルタリング / Content-Based Filtering |
| キーワード(5)（和/英） | コールドスタート問題 / Cold Start Problem |
| 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） | 関野 正志 / Masashi Sekino / |
| 第1著者 所属（和/英） | ソニー株式会社 (略称： ソニー) Sony Corporation (略称： Sony) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第2著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-11-05 15:30:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2010-87 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.265 |
| ページ範囲 | pp.203-210 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2010-10-28 (IBISML) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]