合理的行動に基づくデータリッチ化による協調フィルタリングの適用範囲拡大

通过基于理性行为的数据丰富扩大协同过滤的范围

基本信息

批准号：
22H03698
负责人：
高間康史
金额：
$ 11.07万
依托单位：
Tokyo Metropolitan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03698/
关键词：
情報推薦協調フィルタリング

项目摘要

今年度は，映画を対象とした評価値行列の人工データ生成などに取り組んだ．映画を対象アイテムとした評価値行列の生成では，人気アイテムを好むユーザ，万人に好まれるわけではないロングテールアイテム（評価件数が少ないアイテム）を好むユーザが存在することに着目し，合理的行動を仮定して評価値行列の生成を行った．具体的には，人気アイテムを好むユーザは人気アイテムに高い評価値，ロングテールアイテムに低い評価値を付与すると仮定した．反対に，ロングテールアイテムを好むユーザは，人気アイテムに低評価，ロングテールアイテムに高評価を与えるとした．エージェントあたりの評価件数や嗜好（人気アイテム，ロングテールアイテムどちらを好むか）など，エージェントの行動に関係するパラメータは実際の評価値行列を分析して設定し，評価値や欠損値生成に用いる関数を複数考案して評価値行列を生成し，実際の評価値行列と各種統計量の比較を行った．規則性はあるが合理的ではない行動に基づき生成した評価値行列と比較した結果，提案手法によって実際の評価値行列と類似した統計量を持つ評価値行列が生成可能であることを示した．この他，レシピデータセットを分析し，レシピ推薦のための人工的な評価値行列生成手法の研究に着手した他，観光スポット推薦のための人工的な評価値行列生成に向けた予備的検討として，研究開発中の観光経路推薦手法を利用し，生成した経路から評価値行列を生成する手法の研究に着手した．また，ロボットのジェスチャや発話がユーザに与える影響についての調査方法に関する検討も進めた．

今年，我们致力于生成人工数据以评估膜的矩阵。在为电影作为目标项目的评估值矩阵生成评估值矩阵时，我们关注的事实是，有些用户喜欢流行物品和用户喜欢长尾部项目（少量评分）并非每个人都喜欢的，并且我们创建了一个假设合理操作的评估值矩阵。具体而言，假定喜欢流行物品的用户将对流行物品给予很高的评分，而对长尾部物品的评分低。相反，喜欢长尾项目的用户对流行项目的评分较低，而长尾项目的评级很高。通过设置实际的评估值矩阵，并设计用于生成评估值的评估值矩阵，以及将实际的评估值矩阵与各种统计量进行了比较，与代理行为相关的参数（例如每个代理和偏好的评估数（无论您喜欢流行项目还是长尾项目））是通过设置实际评估值矩阵进行分析和设置的。在比较基于常规但不合理的动作生成的评估值矩阵时，表明所提出的方法可以生成具有类似于实际评估值矩阵的统计信息的评估值矩阵。此外，我们分析了食谱数据集，并开始研究用于食谱建议的人造评估值矩阵生成方法，作为一项用于为旅游现货建议生成人工评估值矩阵的初步研究，我们开始研究一种方法，该方法用于使用当前研究和开发的旅游路线建议从生成的路线建议中生成评估值矩阵。我们还研究了调查机器人手势和话语对用户的影响的方法。