著者

堀田 創 萩原 将文

出版者

情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)

巻号頁・発行日

vol.2, no.1, pp.46-56, 2009-03-31

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本論文では,人間関係ネットワークに基づく情報推薦システムの提案とその実装について述べる.提案システムは,(1) ユーザプロファイル構築,(2) アイテム選択,(3) プリファレンス情報の更新の 3 つのアルゴリズムから構成されている.(1) ではプリファレンス情報と人間関係ネットワークに基づいてユーザプロファイルが構築され,(2) でユーザプロファイルに基づいたアイテム選択が行われる.プリファレンス情報はユーザへのアイテム提示およびクリックを基にした情報であり,(3) においてシステムへのアクセスログが参照され更新される.実装においてはアクセスログの処理および 2 段階のアイテム選択がバックエンドプロセスとして行われることで,オンラインでの計算量の軽減を図っている.また実装されたシステムは広告配信システムとして実際の Web サービス上で運用された.評価実験では,ランダムな広告配信と比較し 1.9 倍の推薦効果が得られた.This paper describes the design and implementation of a recommender sytem using social networks. The proposed system consists of the following three algorithms; (1) Construction of user-profile; (2) Filtering items by profile data, (3) Updating preference data. In (1), user-profiles are constructed based on preference data and social networks. In (2), one item is selected by using constructed user-profile. Preference data are generated from behavior logs, updated in (3). The proposed system has been implemented as an advertisement delivery system. To reduce the calculation cost in one session, processes of log analysis and item selection are previously performed as backend processes. According to experimental results, the efficacy of the proposed system was 1.9 times higher than that of randomly delivering.