商品レビューからの自己符号化器を用いた情報補完による評価値推定精度の向上

抄録

本研究は、e-commerceで利用される商品推薦システムにおいて、データのスパース性による精度低下に対し、商品レビューから自己符号化器を用いて抽出した情報を補完することにより、精度向上させることを目的とする。実際に商品を購入したユーザーの感想や商品の詳細な特徴といった情報が書かれているレビューテキストから、各ユーザーの商品カテゴリへの好みを抽出し、商品推薦システムに組み込む。