協調フィルタリングによる情報推薦の手法においては, 類似ユーザの検出と, 検出された類似ユーザから推薦するアイテムの決定, との2つのステップから構成されている. 本論文では, ユーザにアイテムが選択された日時情報を考慮した協調フィルタリングの手法を提案する. 提案手法では, 所定の期間におけるユーザ間の類似度により, 嗜好の類似したユーザを検出する. さらに, 推薦するアイテムの決定においても, 類似したユーザの所定の期間に選択されたアイテムから求める. これらの期間の長さを変更することにより, 協調フィルタリングの推薦性能への影響を実験的に検証する. 本実験では, 11ヶ月の間に約25万人のユーザによってダウンロードされた携帯電話向けの
着信
メロディの履歴を用いる. 類似ユーザの選択における期間, 推薦アイテムの決定における期間の各長さを変更することにより, 推薦結果の再現率を用いて推薦性能への影響を評価する. 本実験の結果, 類似ユーザ選択においては, 期間の長さの再現率への影響は少ないが, 推薦アイテムの決定においては, 期間の長さが影響することがわかった.
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