34. Aliceが好む映画はどれ?
タイトル ジャンル 監督 主演俳優 年
アバター SF J. キャメロン S. ワーシントン 2009
ジュラシック・パーク SF S. スピルバーグ S. ニール 1993
ターミネータ― SF J. キャメロン A. シュワルツェネッガー 1984
ハリー・ポッター ファン
タジー
C. コロンバス D. ラドクリフ 2001
マイノリティ・リポート SF S. スピルバーグ T. クルーズ 2002
ロード・オブ・
ザ・リング
ファン
タジー
P. ジャクソン E. ウッド 2001
映画データベース
35. Aliceが好む映画はどれ?
タイトル ジャンル 監督 主演俳優 年
アバター SF J. キャメロン S. ワーシントン 2009
ジュラシック・パーク SF S. スピルバーグ S. ニール 1993
ターミネータ― SF J. キャメロン A. シュワルツェネッガー 1984
ハリー・ポッター ファン
タジー
C. コロンバス D. ラドクリフ 2001
マイノリティ・リポート SF S. スピルバーグ T. クルーズ 2002
ロード・オブ・
ザ・リング
ファン
タジー
P. ジャクソン E. ウッド 2001
映画データベース
Aliceのユーザプロファイル
タイトル ジャンル 監督 主演俳優 年
- SF J. キャメロン - -
アイテムの特徴と
ユーザプロファイルとのマッチング
39. アイテムの特徴ベクトル表現
酸味
苦味
0 1
1
a
b c
def
g
h i
j
k
記号 名前 酸味 苦味
a エメラルドマウンテン 0.6 0.5
b キリマンジャロ 0.6 0.6
c グァテマラ 0.8 0.6
d ケニア 1 0.4
e コナ 0.8 0.4
f ジャワ 0.2 0.4
g トラジャ 0.4 0.6
h ブラジル 0.4 0.3
i ブルーマウンテン 0.6 0.3
j マンデリン 0.4 0.8
k モカ 0.9 0.3
コーヒーデータベース
特徴空間
j = (0.4, 0.8)
2次元空間の場合
⼀つのアイテムを⼀つのベクトルで表現
45. Support Vector Machine (SVM) による予測
45
a
c
def
g
i
好きなコーヒー
嫌いなコーヒー
特徴空間上で,好きなアイテムと嫌いなアイテムを
最もよく分離する識別平⾯を⾒つける
46. Support Vector Machine (SVM) による予測
46
a
c
def
g
i
好きなコーヒー
嫌いなコーヒー
識別平⾯からどちら側に配置されるかにより,
未評価アイテムへの嗜好を予測
最適な識別平⾯
b
h
j
k
コーヒーb, jは
嫌うだろう
コーヒーkは
好むだろう
好きな領域
嫌いな領域
71. コンテキスト適応推薦方式 [Adomavicius+ 11]
71
データ
U × I × C × R
コンテキスト適応
データ
U × I × R
推薦システム
U × I → R
コンテキスト適応
推薦候補
i1, i2, i3, ...
データ
U × I × C × R
データ
U × I × C × R
推薦システム
U × I → R
コンテキスト統合
推薦システム
U × I × C → R
コンテキスト適応
推薦候補
i1, i2, i3, ...
コンテキスト適応
推薦候補
i1, i2, i3, ...
推薦候補
i1, i2, i3, ...
コンテキスト
事前フィルタリング
コンテキスト
事後フィルタリング
コンテキスト
統合モデリング
c
u
c
u
c
u
73. 協調型位置情報推薦 [Ye+ 11]
73
位置情報
友人リンク
位置d, eに訪れた⼈は,位置fにも訪れています
友⼈のBobは,位置bにも訪れています
興味のある地域の近くでは,位置cがお薦めです
Carolの推薦例
Alice Bob Carol Dave
ee
aa
bb
dd
cc
f
チェックイン
ユーザ
80. 発⾒性を考慮した協調フィルタリング
[Hijikata+ 09]
80
aa bb cc
Alice 5 ? ?
Bob 3 1 2
Carol 4 3 4
ユーザ-アイテム評価値⾏列
既知 ⇒ 1 / 未知 ⇒ 0
aa bb cc
Alice 1 0 ?
Bob 1 0 0
Carol 0 1 1
ユーザ-アイテム既知/未知⾏列
知らないかつ好みのアイテムを予測
85. 参考⽂献
• G. Adomavicius, B. Mobasher, F. Ricci, and A. Tuzhilin. Context-aware recommender systems. AI Magazine,
32(3), 2011.
• S. Berkovsky and J. Freyne, “Group-based recipe recommendations: analysis of data aggregation strategies,”
in Proceedings of the fourth ACM conference on Recommender systems, 2010, pp. 111–118.
• H. Gao, J. Tang, X. Hu, and H. Liu, “Exploring temporal effects for location recommendation on location-based
social networks,” in Proceedings of the seventh ACM conference on Recommender systems, 2013, pp. 93–100.
• M. Ge, C. Delgado-Battenfeld, and D. Jannach, “Beyond accuracy: evaluating recommender systems by
coverage and serendipity,” in Proceedings of the fourth ACM conference on Recommender systems, 2010, pp.
257–260.
• Y. Hijikata, T. Shimizu, and S. Nishida, “Discovery-oriented collaborative filtering for improving user
satisfaction,” in Proceedings of the 14th international conference on Intelligent user interfaces, 2009, pp. 67–
76.
• J. L. Herlocker, J. A. Konstan, L. G. Terveen, and J. T. Riedl, “Evaluating collaborative filtering recommender
systems,” ACM Trans. Inf. Syst., vol. 22, no. 1, pp. 5–53, 2004.
• G. Linden, B. Smith, and J. York, “Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering,” IEEE
Internet Computing, 2003.
• T. Murakami, K. Mori, and R. Orihara, “Metrics for evaluating the serendipity of recommendation lists,” New
Front. Artif. Intell. Lect. Notes Comput. Sci., vol. 4914/2008, pp. 40–46, 2008.
• P. Pu and L. Chen, “A User-Centric Evaluation Framework for Recommender Systems,” in Proceedings of the
fifth ACM conference on Recommender systems, 2011, pp. 157–164.
• P. Resnick and H. R. Varian, “Recommender systems,” Commun. ACM, vol. 40, no. 3, pp. 56–58, 1997.
• M. Ye, P. Yin, W. C. Lee, and D. L. Lee, “Exploiting geographical influence for collaborative point-of-interest
recommendation,” in Proceedings of the 34th international ACM SIGIR conference on Research and
development in Information, 2011, pp. 325–334.
• 奥健太 & 服部⽂夫: セレンディピティ指向情報推薦のためのフュージョンベース推薦システム, 知能と情報(日本知能情
報ファジィ学会誌)- 特集:WebインテリジェンスとインタラクションII -, Vol.25, No.1, pp.524-539, 2013.
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