3K-09
深層学習を用いた情報推薦のための欠損値を含む学習の検討
○田中恒平，小林亜樹（工学院大）
情報推薦分野で用いる嗜好データをニューラルネットワーク(NN)へ学習させる場合には，事前処理として評価値の偏りを失くすために中心化と呼ばれる処理を行うことがある．このとき，中心化を行った嗜好データを用いてNNを学習させた場合には，一部の評価値が学習に寄与しなくなる恐れがある．
本稿では，嗜好データ中のすべての評価値をNNへ学習させるために，嗜好データにオフセットを加える方法を提案する．学習には，NNの枠組みであるオートエンコーダを用い，ユーザがアイテムに付与した評価値のみで学習を行うことが可能な部分次元法を用いる．実データを用い，オフセットを加えない従来手法と提案手法とで，学習の収束状況について比較した．
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