第14回社会情報システム学シンポジウム学術講演論文集,pp.81-86,2007
小川 祐樹,諏訪博彦,山本仁志,岡田勇,太田敏澄
要旨：本研究では、推薦に多様性を導入することによってユーザ満足度を向上させる推薦アルゴリズムを提案する。我々は、異なる嗜好傾向のアイテムを推薦リストとすることで推薦の多様性を実現する。具体的には、まず、ユーザのアイテム評価情報をもとに、類似するアイテム同士をエッジで繋いだネットワークを生成する。つぎに、これをクラスタリングすることにより、同じ嗜好傾向のアイテムをトピックとして分類し、そのトピックが複数に及ぶように推薦を行う。この手法を評価するために、Amazon.co.jpのDVDアイテムを用いて多様化を行った推薦リストをユーザに提示し、ユーザ満足度のアンケートを行った。その結果、提案手法において、既存手法よりも高いユーザ満足度が得られた。
Proceedings