嗜好データによる深層学習を用いた情報推薦におけるデータ選別と正確性に関する検討

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説明

<p>深層学習の学習の枠組みの1つであるオートエンコーダが，情報推薦分野の評価値推定タスクで応用が進んでいる．嗜好データをオートエンコーダで学習させた場合，オートエンコーダからの出力である推薦値と正解値との誤差が大きくなるユーザがあり，これが全体の推定精度に悪影響を及ぼしている．そこで本研究では，学習過程において大きな誤差となるユーザデータを除外しつつ学習する方式を提案する．実データを用いた実験で，除外したユーザデータが学習に悪影響を及ぼしていることを示す．</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390294020638475008
  • DOI
    10.57413/wii.11.0_57
  • ISSN
    27582922
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用可

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