F-014
IRTを援用したコンテンツ推薦に関する考察

◎飯田委哉・野口和久・伊東栄典（九大）

いくつかの学力試験ではIRT(Item Response Theory)による問題分析および受験者の評価が行われている。本研究ではIRTをコンテンツの推薦に援用する。 IRTを推薦に援用する際,同種集合へのコンテンツ群分割と,評価の空白への対処が課題となる。多様なコンテンツを,同種の小集合に分割するため, Doc2Vecによるベクトル化と階層的クラスタリングの適用を検討する。多くの場合,利用者は全コンテンツを閲覧しないし,閲覧しても評価しない。空白値を埋めるため, 協調フィルタリングの評価値推定を検討する。 本稿では推薦へのIRT適用のための前処理と小規模実験の結果を述べる。