協調フィルタリング
協調フィルタリング 渡辺 崇文, 廣安 知之, 三木 光範 ISDL Report No. 20071019004 2007年 9月 19日 Abstract レコメンデーションサービスのための手法として，協調フィルタリングがある．協調フィルタリングは，ユーザの嗜好情報を元に各ユーザ間の類似度を計算し，その類似度に基づいてユーザの嗜好を推測するシステムである．協調フィルタリングは，Amazonのお勧め機能に採用されていることで有名である． 本報告では，協調フィルタリングについて，その背景や関連概念，応用されているサービス等について調査を行った． 1 はじめに レコメンデーションサービスを提供する際に使用される手法として，協調フィルタリングがある．協調フィルタリングは，ユーザの嗜好情報を元に各ユーザ間の類似度を計算し，その類似度に基づいてユーザの嗜好を推測するシステムである． 本報告
人工知能の話題: 協調フィルタリング
レンタルビデオ店には非常にたくさんの映画があります．あまりに多すぎてどれが面白いかよくわかりません．そんなとき，面白そうな映画を選んでくれるシステムを推薦システム（recommender system）といいます． この推薦システムには二種類の主な実現方法があります．一つは，好きな監督・俳優・ジャンルなどを決めると，それにあった映画を見つけるという内容に基づくフィルタリング（content-based filtering）という方法です．そして，もう一つがここで紹介する協調フィルタリング（collaborative filtering）です．この映画は面白かったとか，この映画はつまらなかったとかの批評のデータをいろいろな人から集めておき，そのデータを参考にして，面白そうな映画を推薦する方法です． ここでは，協調フィルタリングの一つであるJ.RiedlらのGroupLensの方法(注1)を紹
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