| 大会名称 |
|---|
| 2016年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2016 |
| 発行日 |
| 2016-08-23 |
| セッション番号 |
| 6D |
| セッション名 |
| 自然言語処理・基礎 |
| 講演日 |
| 2016/09/09 |
| 講演場所(会議室等) |
| 共通教育棟E棟4階E41 |
| 講演番号 |
| E-015 |
| タイトル |
| トピックモデルに基づく協調フィルタリングによる文書推薦手法について |
| 著者名 |
| 後藤正幸, 三川健太, 山本祐生, |
| キーワード |
| 文書推薦, トピックモデル, 内容フィルタリング, 協調フィルタリング |
| 抄録 |
| 情報技術の発達により，蓄積された膨大な電子文書から，ユーザの興味に応じて適切な文書を推薦する技術の重要性が高まっている．文書推薦において，ユーザの好む文書と推薦の候補である文書の類似度を算出し，推薦する手法が提案されている．しかしながら，この手法を用いた推薦ではユーザが予め確認した文書に推薦内容が大きく依存するため，安定した推薦が行えないという問題点がある．また，新聞記事等の文書集合ではカテゴリに応じてそのトピックが変動すると考えられるが，従来手法ではこうしたトピックの変動を考慮することができない．そこで，本研究ではトピックの変動を考慮した推薦手法を提案し，実験により本手法の有効性を示す． |
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