空間型ユーザプロファイルに基づくMulti-Interest推薦システムの提案と評価

抄録

従来の推薦システムでは，ユーザプロファイルを単一の嗜好ベクトルとして表現することが一般的であった．しかし，近年の研究により，ユーザの多様な嗜好を単一ベクトルで表現することの限界が指摘され，multi-interest推薦への関心が高まっている．既存手法では，ユーザの評価履歴として与えられるアイテム集合に対し，クラスタリングを用いて特徴量に基づくmulti-interestの自動抽出が試みられてきたが，同一のアイテム集合であっても分類の解釈はユーザによって多様である．この問題に対応するため，我々は空間型ユーザプロファイルを提案してきた．空間型ユーザプロファイルは2次元キャンバス上に表現され，ユーザがアイテムを自由に配置することで直感的に整理できる．関連性の高いアイテムを近接して配置することでコレクションが形成され，その特徴が自動的に抽出される．さらに，抽出された特徴に関連するアイテムがコレクション内にリアルタイムで提示される．本研究では，この空間型ユーザプロファイルをユーザ視点から評価し，推薦性能の観点からその有効性を議論する．