情報技術およびソフトウェア工学ジャーナル
オープンアクセス

概要

マッシュアップアプリケーションの発見を支援するハイブリッド推奨アルゴリズムの提案

小板隆弘、滝川大樹

本稿では、協調フィルタリングとコンテンツベースアルゴリズムを組み合わせた推薦アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは、各アルゴリズムで生成された推薦アイテムを組み合わせた推薦リストを提供し、推薦の新規性と精度を向上させる。特に、精度が低い場合はコンテンツベースアルゴリズムを優先し、精度が高い場合は協調フィルタリングを優先する必要がある。そこで、本稿では、予備実験を通じて優先順位ルールと優先順位について議論し、調査する。優先順位ルールとは、2つの既存のアルゴリズムを組み合わせるときに優先アルゴリズムを決定するためのルールである。優先順位は、優先アルゴリズムの重みである。適切な優先順位ルールと優先順位を決定するために、提案アルゴリズムをマッシュアップアプリケーションの推薦システムであるLinked Mashに実装し、Linked Mashを使用して実験を行った。実験では、被験者がいくつかの推薦されたマッシュアップアプリケーションを評価した。この評価に基づいて、新規性と精度が計算される。被験者ごとに優先ルールと優先順位を変更することで、提案アルゴリズムが新規性と精度の両方が高い推薦を実現できることを実証した。