3-1 マトリクス分解法を用いた季節性感染症拡大予測(セッション3「信頼性試験,データ解析,理論」)
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マトリクス分解法は推薦システムに用いられる最も強力な解法の1つである.マトリクス分解法を用いることにより,ユーザの評価値を使って未評価な部分がどう評価されるかを予測することができる.この方法は,映画推薦,音楽推薦,書籍推薦などいろいろな推薦システムに適用されている.ここでは,A群溶血性レンサ球菌咽頭炎,インフルエンザのような季節性感染症拡大の予測にマトリクス分解法を適用し,早期時期での感染規模予測の可能性を探った.その結果,季節性が明瞭である場合,従来時系列解析として用いられていたARIMAモデルと同程度の予測精度が得られることが分かった.
