| 講演名 | 2010-06-14 階層ベイズモデルによる協調フィルタリング(一般講演(モデルとデータの統合),機械学習とその応用) 麻生 英樹, |
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| 抄録(和) | 階層ベイズモデルはマルチタスク学習のための強力で汎用な手法の一つである.すなわち,階層ベイズモデルを用いることで,類似した複数の系のパラメータを少数のデータから効率よく頑健に同時推定できることが知られている.一方,推薦システムなどで用いられている協調フィルタリングは,典型的なマルチタスク学習問題と考えることができる.本稿では,単純な線形正規の階層ベイズモデルによる協調フィルタリングを,映画嗜好データおよび食事嗜好データに適用した実験結果について報告する. |
| 抄録(英) | Bayesian hierarchical modeling is a very powerful tool for multi-task learning. With the Bayesian hierarchical modeling, parameters of similar systems can be simultaneously estimated stably even when the amount of data per system is small. In this work, a simple Bayesian hierarchical model is applied to the collaborative filtering, a typical multi-task problem. Experimental results with movie and food preference data demonstrate that the model is promising. |
| キーワード(和) | 推薦システム / 嗜好モデル / 協調フィルタリング / 階層ベイズモデル / マルチタスク学習 |
| キーワード(英) | recommender system / preference model / collaborative filtering / Bayesian hierarchical model / multitask learning |
| 資料番号 | IBISML2010-10 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2010/6/7(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Information-Based Induction Sciences and Machine Learning (IBISML) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 階層ベイズモデルによる協調フィルタリング(一般講演(モデルとデータの統合),機械学習とその応用) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Collaborative Filtering with A Bayesian Hierarchical Model |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 推薦システム / recommender system |
| キーワード(2)（和/英） | 嗜好モデル / preference model |
| 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） | 階層ベイズモデル / Bayesian hierarchical model |
| キーワード(5)（和/英） | マルチタスク学習 / multitask learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 麻生 英樹 / Hideki ASOH |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 独立行政法人産業技術総合研究所知能システム研究部門 National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) |
| 発表年月日 | 2010-06-14 |
| 資料番号 | IBISML2010-10 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 76 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |