未分類サイト内検索このサイトについてレバレッジ特許翻訳の受講における進捗報告のためのブログ。管理人についてLinux&ハード系エンジニアもどきを経て,北国へ移住。keta)をこよなく愛する。何でもやってみたい知りたがり。翻訳者ディレクトリに登録しています。職場から借りてきた人工知能学会の機関紙『人工知能34巻3号』を読んだ時のメモの一部。人工知能34巻3号についての他の記事は、こちら。推薦システムGroupLens(ニュース記事推薦)推薦システムインターネット上でよくある「この商品を買った人はこんな商品も買っています」を実現する仕組みを、推薦システムと呼ぶ。現在の推薦システムの基礎は、1992年にが発表された協調フィルタリングの概念によって始まり、1994年のGroupLens(ミネソタ大学のプロジェクト)が商用化の基礎となった。インターネット上のニュース記事を対象にスタートした推薦システムは、今では、ドメイン(分野)ごとに色々と進化している。)の理解を前提に以下の話をすすめる。ru,n|N|)ベクトル表現で表す自分と評価基準が似たユーザを考えるために、ユーザ間のピアソン相関係数corrui,ujを用いる以下の数式にあるように、対象となるニュースnを評価したユーザの評価値を正規化したものを、そのユーザ間ピアソン相関係数で重みづけして平均したものを、対象ユーザの評価値の平均に加える。1の値を取る)GroupLensの発展ユーザからの明示的なフィードバックを利用するためには、各ユーザがサービスにプロフィールを登録したうえで、各ニュース記事に対してフィードバックをする必要があった(つまり、メンドクサイ)。そのため、各ユーザが評価に協力しなかったり、十分な評価数を集めたりしている間にニュースが古くなってしまうのが課題だった。大規模なトラヒックとニュースというコンテンツの変化の速さに対応するために、クラスタリングを利用してスケーラブルな協調フィルタリングを実現する。分散環境で動作するクラスタリングアルゴリズムを採用して、過去のクリック歴を用いてクラスタに分割する。ユーザが所属しているクラスタに所属のユーザがどれだけ対象のニュース記事をクリックしたのかを、クラスタの所属度合で重みづけ和する。ユーザの興味関心の変化を時間軸で分析して、協調フィルタリングのモデルにユーザのニュースカテゴリへの興味関心を重みづけする。疲れてきたので、今日はここまで。現在主流の推薦システムは、協調フィルタリング・コンテンツベースの推薦・協調フィルタリングとコンテンツベースのハイブリッドの3種類を、目的によって使い分けているらしい。そこへ、クリックベイト(ユーザの関心を引くために過度に煽情的なタイトルをニュース記事につけた結果、ユーザがそのニュース記事を読んだ際にだまされたと感じてしまうこと)の対策などが考慮される。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。