• 商品購入履歴中の異カテゴリ商品対を用いた機械学習によるクロスカテゴリ推薦  PDF  プレプリント
    右原将吾,北山大輔
    第13回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2021), F33-3, オンライン, 2021年3月, 査読有
  • 概要
    近年,ユーザに関する情報を獲得するドメインと,推薦対象のアイテムが属するドメインが異なる環境の情報推薦であるクロスドメイン推薦が研究されている.従来のクロスドメイン推薦の研究では,一つのドメインのコンテンツに対して,他の一つのドメインのコンテンツを推薦する物や,コンテンツの特徴量としてレビューを用いているものは少ない.そこで我々は,コンテンツの特徴量としてレビューを用い,一つのドメインのコンテンツに対し複数のドメインのコンテンツを推薦する手法を提案する.構築された予測モデルの精度をもとにどのような学習を行うのが効果的かの検証を行った.結果として,効果的な条件として,学習データのバリエーションを増やす,中間層のノード数を25から50の間に設定する,同一商品をひとまとめにしてレビュー数を増やすような仕組みが有効であることが判明した.
    本研究の概念図
  • スライド
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