線形クラスタリングのための逐次学習アルゴリズムと協調フィルタリングへの応用

抄録

ユーザ間の関連をもとに個人に特化したお勧めを推薦する協調フィルタリングは，情報過多に対する有効な対処法として広く用いられている．また，線形ファジィクラスタリングで得られる局所的な線形モデルを協調フィルタリングにおける未評価値の予測問題に適用する研究がなされている．本研究では，「評価データが１件ずつ逐次的に得られる」という問題の特性を考慮して逐次学習アルゴリズムを開発し，ユーザの嗜好の動的な変化に対応したコンテンツ推薦システムを提案する．