日本社会情報学会第22回全国大会研究発表論文集 pp.298-303, 2007.
小川 祐樹,諏訪博彦,山本仁志,岡田勇,太田敏澄
要旨：我々は，推薦の正確さと多様性の両立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．既存の推薦アルゴリズムは，正確な反面，意外な推薦が行われにくい．我々は，共購買がされにくいアイテムの組合せを多様性のある推薦と考え，多様性の評価指標とする．本研究では，Amazon.co.jp のレビューを用いて協調フィルタリングによる推薦リストを作成し，共購買情報を用いた多様化アルゴリズムにより，多様性のある推薦リストを生成する．
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