逐次的ユーザ・アイテムクラスター抽出による協調フィルタリングの計算効率化

抄録

逐次的にユーザ・アイテムのファジィ共クラスターを抽出することでユーザに個人化した推薦を提示するための協調フィルタリングモデルが提案され，購買履歴のような0-1型の履歴データにおいて高い推薦性能が示されたが，ユーザ数＋アイテム数の正方行列の固有値問題を解く必要があることから，計算効率の面で問題があった．本研究では，データ行列の特性を考慮した計算の効率化アプローチについて考察する．