レコメンダシステム
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2023/06/16 22:17 UTC 版)
レコメンダシステム（英: recommender system）は、情報フィルタリング (IF) 技法の一種で、特定ユーザーが興味を持つと思われる情報（映画、音楽、本、ニュース、画像、ウェブページなど）、すなわち「おすすめ」を提示するものである。通常のレコメンダシステムは、ユーザーのプロファイルを何らかのデータ収集基準と比較検討し、ユーザーが個々のアイテムにつけるであろう評価を予測する。基準は情報アイテム側から形成する場合（コンテンツベースの手法）とユーザーの社会環境から形成する場合（協調フィルタリングの手法）がある。
- ^ Parsons, J.; Ralph, P.; Gallagher, K. (July 2004), Using viewing time to infer user preference in recommender systems., AAAI Workshop in Semantic Web Personalization, San Jose, California.
- ^ Adomavicius, G.; Tuzhilin, A. (June 2005), “Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions”, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 17 (6): 734–749, doi:10.1109/TKDE.2005.99.
- ^ Herlocker, J. L.; Konstan, J. A.; Terveen, L. G.; Riedl, J. T. (January 2004), “Evaluating collaborative filtering recommender systems”, ACM Trans. Inf. Syst. 22 (1): 5–53, doi:10.1145/963770.963772.
- ^ Sarwar, B.; Karypis, G.; Konstan, J.; Riedl, J. (2000), Application of Dimensionality Reduction in Recommender System A Case Study.
- ^ R. Bell, Y. Koren, C. Volinsky (2007年). “"The BellKor solution to the Netflix Prize"”. 2009年5月27日閲覧。
[続きの解説]
「レコメンダシステム」の続きの解説一覧
- 1 レコメンダシステムとは
- 2 レコメンダシステムの概要
- 3 主要な国際会議
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