転移学習を利用した集団協調フィルタリング

抄録

協調フィルタリングは，嗜好が類似している他の利用者のデータを予測に利用する．そのため，利用者が少ない場合には，適切な推薦ができない start-up 問題を生じる．そこで，別の組織で運用される推薦システム合わせることで，利用者数を確保する状況を想定する．この枠組みの下，転移学習の技術により他のシステムの知識を，プライバシーの問題にも配慮しつつ活用する方法を示す．