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ハイブリッド型推薦システム 第5回 推薦システム概論 奥 健太

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シナリオ Aliceは再び寿司屋を訪れました。この寿司屋では、表に示すように、これまでの 赤身と白身に加え、光物としてサバ、アジ、イワシも提供を始めました。早速、 Aliceたちは光物も試し始めましたが、イワシはまだ誰も試していないようですね。 果たして、Aliceはイワシを好むでしょうか? ユーザ-寿司評価値行列 カツオ マグロ 中トロ タイ ヒラメ スズキ サバ アジ イワシ Alice ? 4 3 1 2 ? 4 ? ? Bruno 5 5 4 ? 3 3 5 4 ? Chiara 4 ? 5 3 2 ? ? 3 ? Dhruv ? 3 ? 2 1 1 3 ? ? Emi 2 1 2 4 ? 3 2 ? ?

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ユーザベース vs. アイテムベース協調フィルタリング ユーザベース 協調フィルタリング アイテムベース 協調フィルタリング 正確性 セレンディピティ 説明性 計算効率性

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近傍ベース vs. モデルベース協調フィルタリング 近傍ベース 協調フィルタリング モデルベース 協調フィルタリング 正確性 シンプルさ 説明性 計算効率性 モデル表現

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内容ベース vs. 協調ベース推薦システム 内容ベース 推薦システム 協調ベース 推薦システム 新規ユーザ 新規アイテム 特徴量の抽出 正確性 セレンディピティ 説明性

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知識ベース 推薦システム 内容・協調ベース 推薦システム コールドスタート 個人化 制御性 特徴量の抽出 知識獲得 知識ベース vs. 内容・協調ベース推薦システム

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ハイブリッド型推薦システム (hybrid recommender system) アンサンブル型ハイブリッド 異なる推薦システムによる予測評価値を結合し、一つの予測評価値を出力 各推薦システムの長所を生かすように複数の推薦システムを組み合わせた 推薦システム モノリシック型ハイブリッド 複数の特徴を結合した一つのモデルから構成される推薦システム 混合型ハイブリッド 個々の推薦システムにより推薦されたアイテムをインタフェース上に並べて提示

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アンサンブル型ハイブリッド (ensemble-based hybrid)

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アンサンブル型ハイブリッド 異なる推薦システムによる予測評価値を結合し、一つの予測評価値を出力 並列型ハイブリッド 直列型ハイブリッド

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並列型ハイブリッド (parallel hybrid)

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並列型ハイブリッド q 個の異なる推薦システムによる予測評価値を結合し、一つの予測評価値 として出力 推薦システム k による 予測評価値行列 最終的な 予測評価値行列 評価値行列

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加重ハイブリッド(weighted hybrid) q 個の異なる推薦システムによる予測評価値に対して重みを考慮しながら、 一つの予測評価値として結合 推薦システム k の重み

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加重ハイブリッドによる評価値予測の過程

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スイッチングハイブリッド(switching hybrid) 状況に応じて利用する推薦システムを切り替える方式 (i) 評価値行列が十分でない ⇒ 知識ベース推薦システム (ii) 評価値行列が十分に蓄積 ⇒ 協調ベース推薦システム

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直列型ハイブリッド (sequential hybrid)

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直列型ハイブリッド q 個の異なる推薦システムを直列に並べ、前の推薦システムによる予測評 価値を次の推薦システムへの入力とし、q 番目の推薦システムによる予測 評価値を最終的な予測評価値として出力

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内容ブーステッド協調フィルタリング (content-boosted collaborative filtering) まず内容ベース推薦システムにより評価値行列 R の欠損値を補完してか ら、補完後の評価値行列に対して協調ベース推薦システムを適用 ➢ 特徴拡張ハイブリッド(feature augmentation hybrid)の一つ 1段階目の予測評価値行列 2段階目の予測評価値行列 =最終的な予測評価値行列 評価値行列

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評価値行列

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擬似評価値行列(pseudo-ratings matrix) 3.5 1.5 4.0 4.0 3.0 4.5 4.5 2.5 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.5 2.0 2.0 擬似評価値(pseudo-rating)

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内容ブーステッド協調フィルタリングにおける予測評価値 内容ベース推薦システム による予測評価値 擬似評価値行列 における ユーザ u の平均評価値 類似ユーザによる評価値 擬似評価値行列 における ユーザ u のアイテム i に対する平均中心化評価値 自己重み (self weight) 重み調整済みユーザ類似度

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モノリシック型ハイブリッド (monolithic hybrid)

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モノリシック型ハイブリッド 複数の特徴を結合した一つのモデルから構成される推薦システム 特徴結合ハイブリッド(feature combination hybrid) 評価値行列 R に対しアイテムやユーザの特徴量を結合

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評価値行列と内容行列の結合 評価値行列 R 内容行列 C

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特徴結合ハイブリッドによる潜在因子モデル ユーザ因子行列 アイテム因子行列 内容因子行列 (content factor matrix)

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混合型ハイブリッド (mixed hybrid)

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混合型ハイブリッド 個々の推薦システムにより推薦されたアイテムをインタフェース上に並べて提示