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ACM RecSys2010 勉強会のノート(目次)

2010年12月12日に兵庫県立大学で行われました,国際会議ACM Recommender Systems 2010 (RecSys 2010)の勉強会の参加報告です.何回かにわたって,特に興味深かった論文について私のノートを公開いたします.国際会議ACM Recommender Systemsは,情報推薦・推薦システム分野のトップカンファレンスで,同分野の最新の動向が分かります.

ACM RecSys2010 勉強会 公式HP
http://qwik.jp/recsys-study/

ACM RecSys2010 公式HP
http://recsys.acm.org/2010/

勉強会では,発表時間は,総合10分(論文紹介5分 + レビュー2分 + 質疑3分),スライド枚数は,タイトル1枚 + 論文紹介5枚以内 + レビュー1枚,であり,どの発表者も簡潔にうまくまとめておられました.発表者の皆様に深く感謝したいと思います.

また,これだけ良い勉強会になったのも,企画してくださった立命館大学の奥健太先生と,兵庫県立大学の北山大輔先生のお力によるところだと思います.両先生方にも感謝したいと思います.

以下,目次です.ノートの詳細は,セッションごとにまとめております.本日から,数日に分けて掲載していきたいと思います.

Session 2: Innovative preference expressions and usage assessments  (12月21日公開)
2-1    Global Budgets for Local Recommendations   
    北山大輔(兵庫県立大)   
2-2    Aggregating Preference Graphs for Collaborative Rating Prediction
    藤本和則(近畿大)   
2-3    Eye‐Tracking Product Recommender's Usage
    松尾純輝(兵庫県立大)   

Session 4: Beyond prediction accuracy   (12月22日公開)
4-1    Performance of Recommender Algorithms on Top‐N Recommendation Tasks
    神嶌敏弘(産業技術総合研究所)   
4-2    On the Stability of Recommendation Algorithms
    Ta Son Tung(立命大)   
4-3    Optimizing Multiple Objectives in Collaborative Filtering
    伊藤ゆかり(同志社大)   
4-4    Understanding choice overload in recommender systems
    土方嘉徳(阪大)   

Session 5: Algorithms    (12月27日公開)
5-1    Fast ALS‐based matrix factorization for explicit and implicit feedback datasets      
5-2    Multiverse Recommendation: N‐dimensional Tensor Factorization for Context‐aware Collaborative Filtering
    江口浩二(神戸大)   
5-3    Collaborative filtering via Euclidean embedding
    大久保和訓(阪大)   
5-4    Online Evolutionary Collaborative Filtering      

Session 6: All about groups    (1月4日公開)
6-1    Affiliation recommendation using auxiliary networks      
6-2    Group‐Based Recipe Recommenations: Analysis of Data Aggregation Strategies
    奥健太(立命大)   
6-3    Group Recommendations with Rank Aggregation and Collaborative Filtering
    奥健太(立命大)   

Session 7: Recommending in social networks    (1月7日公開)
7-1    Interactive Recommendations in Social Endorsement Networks
    寺田健太郎(立命大)   
7-2    A Matrix Factorization Technique with Trust Propagation for Recommendation in Social Networks
    鈴木 優(名古屋大)   
7-3    Who is Talking about What: Social Map‐based Recommendation for Content‐Centric Social Websites
    中島伸介(京産大)   

Session 8: Recommending non‐standard items  (1月11日公開)
8-1    Breaking out of the Box of Recommendations: From Items to Packages
    志甫谷匠(兵庫県立大)   
8-2    Automatically Building Research Reading Lists
    王元元(兵庫県立大)   
8-3    Learning in Efficient Tag Recommendation
    志甫谷匠(兵庫県立大)   
8-4    Recommender Algorithms in Activity Motivating Games      

Session 9: Friends and lovers (1月12日公開)
9-1    Transitive Node Similarity for Link Prediction in Social Networks with Positive and Negative Links
    高岡幸一(甲南大)   
9-2    A Lightweight Privacy Preserving SMS‐based Recommendation System for Mobile Users

9-3    Recommending Twitter Users to Follow Using Content and Collaborative Filtering Approaches
    田村航弥(同志社大)   
9-4    RECON: A Reciprocal Recommender for Online‐Dating
    小林加織里(兵庫県立大)   

Workshop:
W-1    Music Recommendation and the Long Tail
    神嶌敏弘(産業技術総合研究所)   

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