映画推薦におけるポスター画像の特徴と嗜好予測の正確性に関する分析

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抄録

<p>映画推薦システムは，膨大な映画集合の中からユーザの映画における評価履歴に基づき，そのユーザの嗜好に合った映画を推薦する．映画推薦システムにおいて推薦精度を向上させるためには，映画の内容に関する映画特徴の抽出が課題となる．本研究は，映画特徴抽出の情報源として映画ポスターに着目している．映画ポスターからはその映画の印象を受け取ることができる．ポスター画像の色彩や構図特徴のパターンによって映画を分類し，そのパターンを映画の補助特徴とする．そして，評価履歴と補助特徴を組み合わせたハイブリッド型推薦システムとして，内容ブーステッド協調フィルタリングおよびFactorization Machinesを実装する．MovieLens 100K Datasetを用いた評価実験において，補助特徴の有無による推薦の正確性をRMSEにより比較評価した．結果，補助特徴ありの手法の方が，補助特徴なしの手法に比べてRMSEが低くなった．</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390294872208904192
  • DOI
    10.57413/wii.18.0_23
  • 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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