講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-11-05 15:10
[ポスター講演]非負値行列因子分解とMDL規準によるマーケットプレイスにおける商品推薦手法 ○荒野洋輔(九大)・三宅悠介(GMOペパボ)・川喜田雅則・竹内純一(九大) IBISML2018-96 |
抄録 |
(和) |
ハンドメイドマーケットminneにおける商品推薦を目的に,
ユーザ行動データに記述長最小規準(MDL規準)により
非負値行列因子分解(NMF)のランク選択を行う手法[Yamauchi et al., 2012]を適用した結果について述べる.
山内らは,
マルウェアに感染したホスト群の検知を目的とした
トラフィックデータの解析において,MDL規準によるNMFのランク選択法を提案
し,実データを用いた実験で有効性を示した.
これは同一マルウェアに感染したホスト群が似通った通信を行うことから,
それが1つのクラスタとして抽出されることに基づく.
minneは幅広いハンドメイド商品を扱っており,同一商品の在庫数が少ないた
め,単純な協調フィルターに比して,
NMFによるクラスタリングが有効に働くという予想を基に実験を行い,
実際に協調型推薦を初めとする既存手法に比べ有効であることが分かった. |
(英) |
We apply the rank selection method for non-negative matrix factorization (NMF) based on
MDL criterion which was proposed by [Yamauchi et al., 2012] to
user action data of hand made market ``minne''
for the purpose of recommendation of items on sale.
Yamauchi et al.
proposed an MDL criterion for NMF
in their research
for detection of cooperative actions of hosts in the internet infected with
single malware, and
successfully applied their NMF with the MDL criterion to real traffic data.
Minne deals various hand made products, for each of which
there are a few identical items.
Hence, we expect that NMF with the MDL criterion is more effective for
our task than the existing methods. This expectation was confirmed by
our experiments using real data of minne. |
キーワード |
(和) |
非負値行列因子分解 / 記述長最小規準 / マーケットプレイス / 推薦システム / / / / |
(英) |
Non-negative Matrix Factrization / MDL criterion / market place / recommendation / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 284, IBISML2018-96, pp. 389-395, 2018年11月. |
資料番号 |
IBISML2018-96 |
発行日 |
2018-10-29 (IBISML) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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