« ACM RecSys2010 勉強会のノート(セッション4) | トップページ | ACM RecSys2010 勉強会のノート(セッション6) »

ACM RecSys2010 勉強会のノート(セッション5)

国際会議ACM Recommender Systems 2010 (RecSys 2010)の勉強会のノートです.論文紹介は,論文タイトル下の発表者がされ,下記は私が書いたノートです.アルゴリズムは人気がないのか,4本中の2本のみの紹介でした.
勉強になったのは,コンテキストに基づくアルゴリズムの分類.pre-filteringとpost-filtering.アルゴリズムの研究としてはよくやるパターンです.

Session 5: Algorithms
5-2 Multiverse Recommendation: N‐dimensional Tensor Factorization for Context‐aware Collaborative Filtering
  江口浩二(神戸大)
コンテキスト指向情報推薦
コンテキストに基づくpre-filtering
 コンテキストに基づいてデータを選別し,その後推薦手法を実行
コンテキストに基づくpost-filtering
 推薦手法を実行し,その後,今天気ストを用いて推薦結果を選別
コンテキストモデリング
 コンテキストを統合したモデル[Oku, 2006]
提案手法:テンソル因子化法を用いた協調フィルタリング
N次のテンソル
ユーザ×アイテム×コンテキスト1×・・・×コンテキストN
3次元のテンソルの場合,右図のように1つのコアテンソルと3つの因子行列に分解
no context, pre-filteringの2種類の方法, 提案手法を比較.

5-3 Collaborative filtering via Euclidean embedding
  大久保和訓(阪大)
Euclidean Embeddingという著者が提案する.
ユーザとアイテムを同一のユークリッド空間い埋め込み,この空間上のユークリッド距離を用いて推薦を行う
MF(Matrix factorization)ど等程度の精度と拡張性
直感的な理解が可能

目的間数式(5)を勾配効果法で解き,同一のユークリッド空間上におけるユーザとアイテムの位置を算出する.

EEモデルの利点は,MFより効率的に探索が可能
あるユーザに推薦するアイテムを推薦する場合,ユーザからある超平面の片側にあるアイテムをすべて探索しないといけない.
EEモデルではk近傍探索で可能

===

ACM RecSys2010 勉強会ノート目次

http://e-biz.cocolog-nifty.com/blog/2010/12/acm-recsys201-1.html

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

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

 


|

« ACM RecSys2010 勉強会のノート(セッション4) | トップページ | ACM RecSys2010 勉強会のノート(セッション6) »

Web研究」カテゴリの記事

学会」カテゴリの記事