情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

昨今のインターネットの普及によって電子商取引が盛んになっている。特にAmazonに代表される巨大なECサイトでは協調フィルタリングと呼ばれるレコメンド技術によってユーザに商品を推薦することを行う。
最も古典的とされるユーザベース協調フィルタリングはユーザの嗜好の変化に柔軟に対応できるメリットはあるが、ユーザ数がm人、アイテム数がn個の場合、計算量がO(mn)になり、オンライン上で処理するには多くの時間を要する。
本研究では、ユーザベース協調フィルタリングの類似度計算部分と予測値計算部分をGPUを用いて並列化することで処理の高速化を図り、ユーザベース協調フィルタリングの実用性の向上に努める。