協調フィルタリング - Wikipedia
協調フィルタリングを使用してユーザーの評価を予測する例。最初は、さまざまな項目 (動画、画像、ゲームなど) を評価する。その後、システムは、ユーザーがまだ評価していないアイテムに対するユーザーの評価について予測する。これらの予測は、アクティブなユーザーと同様の評価を持つ他のユーザーの既存の評価に基づいて作成される。例えば上記の場合、システムは、アクティブなユーザーがビデオを気に入らないだろうと予測している。 協調フィルタリング（きょうちょうフィルタリング、Collaborative Filtering、CF）は、多くのユーザの嗜好情報を蓄積し、あるユーザと嗜好の類似した他のユーザの情報を用いて自動的に推論を行う方法論である。趣味の似た人からの意見を参考にするという口コミの原理に例えられることが多い。 例えば、ユーザAがアイテムXを好むとすると、アイテムXを好む別のユーザBが好むアイテムYを
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協調フィルタリングに関する研究動向 情報システム学専攻ロボティ ックス講座 9751090 福原 知宏 tomohi-f@is.aist-nara.ac.jp 1998 年 3 月 7 日 Abstract ネットワークの普及に伴い WWW や Netnews からの情報獲得の困難性が問題となってい る。これに対し新たな情報収集法として協調フィルタリング (Collaborative Filtering) が 提案されている。協調フィルタリングは他者の知識を用いる情報収集法である。本稿では 協調フィルタリングに関する現在の研究動向と今後の課題について述べる。現在行なわれ ている研究対象としては、明示的情報に基づくユーザの特徴把握、ユーザ間の類似度計算、 個々のユーザに応じた評価予想がある。今後の研究課題としては、暗示的情報を用いたユー ザの特徴把握、機械学習、マルチエージェントシス
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