顧客クラスが変化する推薦システムにおける半教師付き学習

従来研究では，顧客クラスが変化する推薦システムを表現する確率モデルとしてマルコフ決定過程が採用され，マルコフ決定過程の真のパラメータが既知の仮定のもとで検討されている．本研究では，真のパラメータが未知の仮定のもとで顧客クラスが変化する推薦システムにおける半教師付き学習方法を提案する．学習データは完全データと不完全データによって構成される．提案方法ではEM アルゴリズムを用いる．シミュレーションによって提案方法の有効性を示す．...

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Published inバイオメディカル・ファジィ・システム学会誌 Vol. 20; no. 1; pp. 15 - 22
Main Authors 鈴木, 正清, 松嶋, 敏泰, 山内, 翔, 前田, 康成
Format Journal Article
LanguageJapanese
Published バイオメディカル・ファジィ・システム学会 19.05.2018
Subjects
マルコフ決定過程
半教師付き学習
推薦システム
顧客クラス
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ISSN1345-1537
2424-2578
DOI10.24466/jbfsa.20.1_15

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Summary:従来研究では，顧客クラスが変化する推薦システムを表現する確率モデルとしてマルコフ決定過程が採用され，マルコフ決定過程の真のパラメータが既知の仮定のもとで検討されている．本研究では，真のパラメータが未知の仮定のもとで顧客クラスが変化する推薦システムにおける半教師付き学習方法を提案する．学習データは完全データと不完全データによって構成される．提案方法ではEM アルゴリズムを用いる．シミュレーションによって提案方法の有効性を示す．
ISSN:1345-1537
2424-2578
DOI:10.24466/jbfsa.20.1_15