情報処理学会 第74回全国大会講演要旨

インターネットや電子商取引の発達により、個人向け推薦システムは幅広く使用されている。その多くの推薦システムは協調フィルタリングを使用しており、近年、最も支持される情報フィルタリング手法のひとつとなっている。しかしながら、協調フィルタリングはユーザが評価したアイテム数に対してアイテム総数があまりにも大きくなる場合、精度が低くなるというスパーシティの課題を抱えている。そこで本研究ではその問題を解決するために、ユーザクラスタリングとアイテムクラスタリングによる2つのクラスタリング技術を導入した協調フィルタリングを提案する。