| 講演名 | 2016-09-14 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(工学院大), 小林 亜樹(工学院大), |
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| 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Deep Learning / collaborative filtering / complementing missing value |
| 資料番号 | DE2016-20 |
| 発行日 | 2016-09-06 (DE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
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| 開催期間 | 2016/9/13(から3日開催) |
| 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. |
| 委員長氏名（和） | 小口 正人(お茶の水女子大) |
| 委員長氏名（英） | Masato Oguchi(Ochanomizu Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 鬼塚 真(阪大) / 豊田 正史(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Makoto Onizuka(Osaka Univ.) / Masashi Toyoda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 牛尼 剛聡(九大) / 北山 大輔(工学院大) |
| 幹事氏名（英） | Taketoshi Ushiama(Kyushu Univ.) / Daisuke Kitayama(Kogakuin Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 上田 真由美(流通科学大) / 大塚 真吾(神奈川工科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Mayuki Ueda(Univ. of Marketing and Distrbution Science) / Shingo Otsuka(Kanagawa Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Data Engineering |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田中 恒平 / Kohei Tanaka |
| 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） | 小林 亜樹 / Aki Kobayashi |
| 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.) |
| 発表年月日 | 2016-09-14 |
| 資料番号 | DE2016-20 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | DE-214 |
| ページ範囲 | pp.49-52(DE), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2016-09-06 (DE) |