著者

足立 健太郎 土方 嘉徳 Joseph Konstan

雑誌

第8回Webとデータベースに関するフォーラム論文集

巻号頁・発行日

vol.2015, pp.205-212, 2015-11-17

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Pinterest は人々をつなぐソーシャルネットワーキングの機能と既存のコンテンツをまとめて新たなコンテンツを作成するキュレーションの機能を併せ持つサービスである.Pinterest には 2015 年 3 月末の時点で 500 億の画像が存在し,ユーザが自らの意図に合う画像を適切に見つけるためには画像推薦の機能が必要である.現在の主要な推薦アルゴリズムには,コンテンツベースフィルタリング,協調フィルタリング,社会ネットワークに基づく推薦,人気度に基づく推薦があるが,それぞれ異なる種類の情報を用いている.Pinterest は,上記のアルゴリズムで用いられる情報を全て有しているため,任意のアルゴリズムを適用できる.さらに,Pinterest のユーザは自分のためだけでなく,他人に見せるために特定のテーマに沿ったコレクションを作成することもあり,従来の推薦システムの想定とは異なるモチベーションを持っていると言える.上記のように新しいタイプのサービスである Pinterest を対象に,どの推薦アルゴリズムが有効に働くのかを知るため,主要な推薦アルゴリズムを正確性と利便性の観点から評価を行なった.