報告書番号

R02011

タイトル（和文）

商品の特徴を用いた顧客指向の商品推薦システムの提案 -－ 新商品を推薦可能な協調フィルタリング手法の開発 －-

タイトル（英文）

Proposal of Customer-oriented Recommender System based on Ratings of Attribute Values

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

E-コマース等で顧客毎の好みに合った商品（製品・サービス）を推薦する際に用いられる協調フィルタリング手法には、新商品の推薦ができないという欠点が存在した。本報告では、商品の特徴に対する顧客の好みに着目することで、新商品の推薦が可能な協調フィルタリング手法を提案する。商品に対する評価の顧客間の類似性を基に商品推薦を行なう既存手法に対し、提案手法は、商品に対する評価からその特徴に対する評価を計算し、それらの評価に基づいて商品推薦を行なう。公開ベンチマークデータを用いた実験の結果、既存手法に比べて商品に対する未知評価値の予測誤差が少ないことが明らかになった。提案手法によって、たとえ新商品であっても顧客が好む特徴さえ有していれば、その商品を顧客に推薦できるようになるため、インターネット上での新サービスへの勧誘や新商品のプロモーション等への応用が期待できる。

概要 （英文）

This report proposes a new attribute-based collaborative filtering method that enables recommendation of new items. Traditional collaborative filtering algorithms predict rating of items that have not been evaluated yet based on similarities among users. Beside the calculation are carried out on an item space, our method calculates them on an attribute value space, in which each dimension corresponds to a discrete attribute value. The ratings of attribute values are calculated by dispatching normalized rating of items. Experiments using MovieLens data show that the MAE (Mean Absolute Error) of predicted rating of items are decreased in all test cases, especially in a small neighborhood size/training date size, comparing with traditional user-user and item-item collaborative filtering algorithms. In our method, a rating of new item is calculated as the sum of predicted attribute values of it. Thus we conclude that out method is useful in promotions of new products/services on e-commerce sites.

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