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講演抄録/キーワード
講演名 2016-09-14 11:00
深層学習を用いた協調フィルタリングにおける欠損値の取り扱いに関する一検討
田中恒平小林亜樹工学院大DE2016-20
抄録 (和) 情報推薦のための協調フィルタリング処理をDNNによって実現しようという研究が進められている.
このとき,DNNで嗜好データを入力とした協調フィルタリングは,欠損値を補完する恒等写像として実現できるため,オートエンコーダで実現できる。
しかし,嗜好データはきわめて疎であるのに対して,オートエンコーダの入出力に欠損値は許されない.
そこで本稿では,協調フィルタリング処理をDNNのオートエンコーダにより実現するときの入出力値に欠損値を許容するための部分次元法を提案する.
本手法では,誤差伝搬による学習過程において欠損値の影響を排除する.
2つの実データセットを対象に,欠損値を補完値で置き換えて学習させる従来手法と提案手法で推薦精度の観点から学習の収束について検討を行った. 
(英) Collaborative filtering (CF) processing using Deep Neural Network (dNN) for recommender systems have been developed.
The CF processing using DNN can be implemented by Auto Encoder (AE) as identity mapping, that uses user preferences as input.
The AE does not tolerate, however, the existence of missing values, whereas the data of preferences is sparse extremely.
In this paper, we have proposed a training method with dimensional subset in order to tolerate missing values as input-output values in the AE for CF processing.
In the method, the adverse effect of missing values in the back propagation as the training process has been excluded.
The training convergence processes in aspect about recommender accuracy are shown using two real datasets that are compared the proposed method with the former complementing value method.
キーワード (和) 深層学習 / 協調フィルタリング / 欠損値補完 / / / / /  
(英) Deep Learning / collaborative filtering / complementing missing value / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 214, DE2016-20, pp. 49-52, 2016年9月.
資料番号 DE2016-20 
発行日 2016-09-06 (DE) 
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 DE2016-20

研究会情報
研究会 DE  
開催期間 2016-09-13 - 2016-09-15 
開催地(和) 慶応大学日吉キャンパス 
開催地(英) Keio Univ. (Hiyoshi Campus) 
テーマ(和) ビッグデータを対象とした管理・情報検索・知識獲得,および一般 
テーマ(英) Big Data Management, Information Retrieval, Knowledge Discovery, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 DE 
会議コード 2016-09-DE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 深層学習を用いた協調フィルタリングにおける欠損値の取り扱いに関する一検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A study of handling Missing Values Collaborative Filtering using Deep Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
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) 欠損値補完 / complementing missing value  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 田中 恒平 / Kohei Tanaka / タナカ コウヘイ
第1著者 所属(和/英) 工学院大学 (略称: 工学院大)
Kogakuin University (略称: Kogakuin Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 小林 亜樹 / Aki Kobayashi / コバヤシ アキ
第2著者 所属(和/英) 工学院大学 (略称: 工学院大)
Kogakuin University (略称: Kogakuin Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2016-09-14 11:00:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 DE 
資料番号 DE2016-20 
巻番号(vol) vol.116 
号番号(no) no.214 
ページ範囲 pp.49-52 
ページ数
発行日 2016-09-06 (DE) 


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