大規模インタラクションデータによるCrowd Computing

抄録

多次元のデータを解析する手法として、グラフ理論を用いて情報の相関関係を解析するシステムを考案した。コミュニティ分割の手法により、各ノード間の情報類似性を分析する。これをレコメンデーションサービスと言う実業に適用した事例を紹介する。実サービスを通じて得られる、限定合理的なユーザのクリックを、当システムの教師信号として扱うことにより、自動学習型のCrowd Computingが実現できることを示す。