| 研究課題/領域番号 |
21500154
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 独立行政法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
神嶌 敏弘 独立行政法人産業技術総合研究所, ヒューマンライフテクノロジー研究部門, 主任研究員 (50356820)
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| 研究分担者 |
赤穂 昭太郎 独立行政法人産業技術総合研究所, ヒューマンライフテクノロジー研究部門, 研究グループ長 (40356340)
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| 研究期間 (年度) |
2009 – 2011
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| 研究課題ステータス |
完了 (2011年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2011年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2010年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2009年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 知識発見とデータマイニング / 推薦システム / 転移学習 / recommender system / transfer learning / 協調フィルタリング |
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| 研究概要 |
本研究では、利用者が好むであろうものを見つけて提示する推薦システムの利用開始時に予測精度が悪いというスタートアップ問題を対象とした。この問題に対し、他の利用者のデータを利用することで、この問題の改善に取り組んだ。そのためにTrBaggと呼ぶアルゴリズムを開発し、ソーシャルブックマークのタグ推薦のテストデータ上で、検証を行い、予測精度が確かに向上した。その他、推薦システムの他の面の改良も行った。
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