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ソーシャルグラフを活用したレコメンデーション - レコメンデーション最前線(?) - #TokyoWebmining 19th 2012/06/23(土)に開催された「第19回 データマイニング+WEB @東京 ( #TokyoWebmining 19th)-データ徹底活用・機械学習 祭り-」での発表資料です。 [概要] ソーシャルグラフ (Social Network) を活用したレコメンデーションをテーマとして、アカデミックな分野における昨今(最前線?)の研究内容をご紹介します。 [参考資料] Transitive Node Similarity for Link Prediction in Social Networks with Positive and Negative Links http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi
協調フィルタリングとはAmazonのお勧めのように「この商品を購入した人はこんな商品も購入しています」という情報を用いて推薦をする手法です。グラフィカルモデルはベイジアンネットワークとも呼ばれ、最近一部で流行している機械学習の手法です。今回は、協調フィルタリングをグラフィカルモデルで表現したらどのようになるだろう、と考えて思いついたアイデアを紹介します。 今、ユーザuとアイテムiの組{u,i}のデータが大量に与えられているとします。例えばソーシャルブックマークならユーザとブックマークしているページの組み合わせ、E-commerseならユーザと購入した商品の組み合わせ、などです。ここではSBMを例に考えるので、はてブと同様にユーザはマイナスの評価を付けることはできないものとします。 このときユーザuに対してお勧めのページを推薦することを考えると、ユーザuがまだブックマークしていないページiに
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