コールドスタート問題解決のためのソフトクラスタリング活用の提案

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協調フィルタリングに代表される推薦アルゴリズムは,評価データの蓄積が乏しい新規ユーザや新規アイテムの推薦が難しいとされるコールドスタートという問題を本質的に抱えている.しかし,Webサービスにおけるユーザやアイテムの流動性がますます高まるにつれて,その問題に対処するという現場でのニーズは非常に大きい.本稿では,推薦対象と被推薦対象に対しソフトクラスタリングを活用するレコメンドアルゴリズムを提案し,コールドスタート問題に対処する実務的な有効性を示した.また,提案アルゴリズムのスケーラビリティにおける観点での有用性についても言及した.

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