AIST Today 2004.06 VOL.4-6

近年、商品、学術文献、Webページなどが膨大に集積されるようになった。そのため、嗜好や要求に合うものを、利用者自身が、膨大なデータの中から見つけだすのが困難になってきている。そこで、利用者の代わりに、嗜好や要求に即したものを見つける推薦システムが開発された。 そのような推薦システムには、検索対象の特徴を利用する「内容に基づくフィルタリング」と、「口コミ」による推薦を自動化した「協調フィルタリング」の二つの手法がある。本研究では、後者の手法を改良した。 まず、協調フィルタリングの概略を述べる。この推薦システムには、いろいろな検索対象について、その好き嫌いを多くの人に尋ねた結果を集積したデータベースが事前に用意されているとする。推薦システムは、図１のような手順で利用者Aさんが好みそうなものを推薦する。（1）Aさんは幾つかの検索対象について、その好き嫌いを示すことで、嗜好を提示する。

[snj14]

LDRのレーティングもこんな感じで「コレよりもコレが好き」でやりたいなー

[june29]

追っかけブクマ．順序応答を用いたレコメンデーション

[junzou]

協調フィルタリングの新しい手法。

[Hebi]

あなたには、これもおすすめ、のしくみ。