ベイジアンネットワークによるセグメント説明モデルと映画推薦への応用

抄録

協調フィルタリングの特徴は，年齢や性別に関係なく嗜好が似ている人を参考にして，ユーザが最も欲するであろうアイテムを推薦できることである．しかし，嗜好が似ている人どうしで推薦しあうので，推薦できるアイテムに新規性や意外性がなくなる問題がある．人それぞれ好みは異なるが，ある一定の年齢層や性別に商品が流行するといた現象もあり，年齢や性別といったユーザの属性を推薦に応用することで推薦できるアイテムの幅が広がる．本研究ではベイジアンネットワークによるpLSA のセグメント説明モデルを構築し，映画の推薦へ応用する方法を提案する．ベイジアンネットワークを介すことで，ユーザの属性を推薦結果に反映することができ，従来では推薦できなかったアイテムを推薦することができるようになる．