会誌「情報処理」の特集『利用者の好みをとらえ活かす-嗜好抽出技術の最前線-』のメモ - sta la sta
情報処理学会の会誌「情報処理」を毎月読んでるわけですが（会員だしね）、今月号の特集『利用者の好みをとらえ活かす-嗜好抽出技術の最前線-』が面白かったので備忘録代わりにメモ。 特集記事一覧はこちら。 0. 編集にあたって（土方嘉徳） 1. 嗜好抽出・情報推薦の基礎理論：1）嗜好抽出と情報推薦技術（土方嘉徳） 1. 嗜好抽出・情報推薦の基礎理論：2）協調フィルタリングの課題：プライバシー，サクラ攻撃，評価値のゆらぎ（神嶌敏弘） 2.ネットワーク上のユーザ行動に着目した嗜好抽出・情報推薦：1）協調フィルタリングを用いたレコメンドサービスの導入事例と課題（市川裕介） 2.ネットワーク上のユーザ行動に着目した嗜好抽出・情報推薦：2）嗜好情報に基づくニュースコンテンツの推薦とその応用-画一的な便利さと多様な嗜好への適応-（河合由起子） 3.実世界上のユーザ行動に着目した嗜好抽出・情報推薦：1）AV機器
インターフェイスの街角(93) – 本棚演算(協調フィルタリング)
� � � � 2005 10 30 (93) – ` ` (Collaborative Filter- ing) ´ ´ blog GroupLens Net- News GroupLens [1] GroupLens 6 4 1 Ken Lee Meg Nan 1 1 4 2 2 2 5 2 4 4 3 3 4 2 5 5 5 4 1 1 6 ? 2 5 ? 1 5 2 Ken 5 Lee 2 2 Ken Lee 1 2 4 5 Ken (1, 5, 2, 4) Lee (4, 2, 5, 1) rKL σK , σL K, L Cov(K, L) Ken K = 3 Lee L = 3 rKL = Cov(K, L) σK σL = � i (Ki − K)(Li − L) �� i (Ki − K)2 �� i (Li − L)2 = −2 − 2 − 2 − 2 √ 10 √ 1
情報推薦・情報フィルタリングのための～ (application/pdf オブジェクト)
1 ¤ ✞ ✝解 説 ✆ 情報推薦・情報フィルタリングのための ユーザプロファイリング技術 User Profiling Technique for Information Recommendation and Information Filtering 土方 嘉徳 大阪大学大学院基礎工学研究科 Graduate School of Engineering Science, Osaka University Yoshinori Hijikata hijikata@sys.es.osaka-u.ac.jp, http://www.nishilab.sys.es.osaka-u.ac.jp/people/hijikata/index.html keywords: user profiling, information filtering, recommender system, relev
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http://movsom.handproductions.se/papers/notes%20on%20recommender%20systems%20references/GroupLens%20an%20open%20architecture%20for%20collaborative%20filtering%20of%20netnews.pdf
http://www.labs.nec.co.jp/DTmining/members/yamanishi/Webmining.pdf