JavaScriptを有効にして再度、お越しください。新規登録ログインお知らせ※ユーザ登録は無料です.情報学広場に掲載されているコンテンツには有料のものも含まれています.有料コンテンツをご購入いただいた場合でも、領収書の発行はいたしておりません。クレジットカード会社様からの領収書/請求書をもってかえさせていただいております。複写複製および転載複製に係る著作権を学術著作権協会に委託しています。当該利用をご希望の方は、学術著作権協会が提供している複製利用許諾システムもしくは転載許諾システムを通じて申請ください。本会会員(賛助会員含む)および著者が転載利用の申請をされる場合については、学術目的利用に限り、無償で転載利用いただくことが可能です。刊行物に掲載されている製品名等は、各社の商標または登録商標です。Fumiaki論文抄録ユーザの過去の履歴からユーザの嗜好に合わせたコンテンツを推奨するレコメンデーションシステムの多くは協調フィルタリングと呼ばれる方式を採用しており、ユーザの履歴情報を基にアイテム間相関行列を生成し、ユーザと相関が高いアイテムを推奨するという特徴を持つ。この方式では履歴情報がないユーザに対してレコメンド結果がうまく生成できないという欠点を持つ。これまで、履歴情報を持たないユーザに対してレコメンデーションを行うための手法として、クロスメディアレコメンデーション方式を提案したが、データ量の増大に伴い処理時間が増加するという課題があった。そこでシステム内で利用されるユーザ・アイテム間相関行列において次元圧縮を適用する改良モデルを提案した。評価実験を行った結果、アイテム数を10%まで圧縮した際、精度を犠牲にせず、総処理時間を30%縮めることができることができた。86発行年2007-08-22。