研究課題
基盤研究(C)
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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DOI:10.1145/2039320.2039329
Proc. of the RecSys2010
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http://www.kamishima.net/