講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-07-18 13:50
情報中立推薦での中立性項の改良 ○神嶌敏弘・赤穂昭太郎・麻生英樹(産総研)・佐久間 淳(筑波大) IBISML2013-7 |
抄録 |
(和) |
情報中立推薦とは,ある与えられた視点に関して中立性を保証した推薦である.これは,個人化技術により提供される情報が偏るというフィルターバブル問題などへの対処として考案したものである.従来法では,中立性に関する制約項が解析的に微分できない問題があったため,この点を改善する. |
(英) |
Information-neutral recommender systems aim to make recommendations whose neutrality from the specified viewpoint is guaranteed. Such systems is developed for dissolving a filter bubble problem, which is the bias or restriction that provided to people by the influence of personalization technologies. Our previously developed system was not scalable because efficient optimization techniques could not be applied. To address this problem, we developed a penalty term to guarantee the neutrality that can be analytically differentiable. |
キーワード |
(和) |
公正配慮型データマイニング / 推薦システム / 行列分解 / 中立性 / フィルターバブル / / / |
(英) |
fairness-aware data mining / recommender system / matrix factorization / neutrality / filter bubble / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 139, IBISML2013-7, pp. 43-50, 2013年7月. |
資料番号 |
IBISML2013-7 |
発行日 |
2013-07-11 (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) |
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