情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

近年，インターネットの普及による電子商取引の増加により，推薦
システムが注目されている．“精度”は推薦システムにおいて重要
な指標であるが，ユーザの満足度の観点から，近年，“意外性”も
必要とされている．推薦システムの代表的な方法である協調フィル
タリングのメモリベースは，アイテムベースとユーザベースに分け
られる．著者らはこれまでの検討で，アイテムベースは“精度”が
高い一方で，ユーザベースは“意外性”が高いという知見を得た．
そこで本稿では，アイテムベース協調フィルタリングにおいて，高
い精度を保ちつつ，意外性を向上させる手法について検討する．
推薦候補となるアイテムのスコアに対する工夫を行うとともに，
そこで用いるパラメータを変化させることにより，“精度”と
“意外性”とを調整可能であることを示す．