博 士（ 情報 科学 ） 山下 晃弘

学位論文題名
AdaptiveDesi
gnMethodforCollaborati
veFilteriginHuman―System Interaction（ユーザシステム相互作用系における協調フイルタリングの適応的設計手法）

学位論 文内容の要旨
電子商取引サ イト極どで既に実用化され ている推薦システムは，ユー ザ個人の興味や嗜好に適応してアイテムを 提示するシステムであり，情報過多問題(informati
on overload problem)に対するーつの解決アプロ ーチとして発展してきた．特に協調フアルタリングは，被推薦者のアイテムに対する格付けと，その 他のユーザの格付けの類似 性に着目して推薦アイテムを 決定する推薦アルゴリズムであり，有効性 の高い推薦技術のーつである．推薦システムのユーザは，システムが提示する推薦結果に影響を受け をがら次に閲覧または購買するアイテムを決定して格付けを行う．っまり，推薦システ
ムは，ユーザ への推薦と，その結果得られる格付けをフィードバックとする相互作用によって，その有効性を高め ていく．従って，ある時点で得られた格付けサンプルは，それ以前の推薦結果に影響を受けた結果で あることを考慮し極けれぱをらをい，しかし，協調フアルタリングに基づく推薦アルゴ
リズムに関す る従来研究では，評価や分析に用いる格付けサンプルは，それが形成される過程とは独立と仮定し， ある瞬間の静的を推薦精度に基づぃて議論されることが多く，そのようを静的を予測機という側面に おける性能向上や拡張が数 多く誼されてきた．
そこで本学位 論文では，推薦システムとユーザの相互作用性に立脚した，協調フィルタリングに基づく推薦アルゴ リズムの適応的を設計手法 を確立することを目的とする．実現に向け，(
1)相互作用性を前提とした 分析や改良を行うための評 価モデルの構築，(2)格付けの予測における相互作用系への適応化，(3)継続的かつ効率的を推薦シス テムの有効性向上のための推薦プランニング手法の確立，の三点が重要 課題である．本論文では，この課題に対するアプローチや検証実験の結果について次の構成で述べる ．
第1章では， 協調フアルタリングに基づく 推薦システムについて，その基本的をアルゴリズムと従来研究における 課題についてまとめる．特に，メモリベース手法の代表例であるユーザベース協調フィルタリングと アイテムベース協調フアルタリングについてそのアルゴリズムの詳細を述べる．また，推薦システム の評価指標について，これまで提案されてきたいくっかの指標を説明すると共に，本論文の立脚点と 取り組むべき課題を明らか にする，
第2章では， 特定の格付けサンプルに依存 しをい一般的誼観点から相 互作用によるダイナミクスを分析するため ，エージェントモデルを用いた評価モデルを構築する．エージェントとアイテムは多変量ベクトルモ デルによってモデル化し，ベクトル生成時の確率分布をパラメータとすることで．ユー
ザの嗜好のぱ らつき具合を表現する．提案モデルによる分析により，従来研究では考慮されをかったー782―

相互作用性 を前提とした観点での評価が可能であることを示す．また，提案モデルによる分析の具体例として， ユーザベース協調フィルタ リングとアイテムベース協調 フアルタリングにおける評価実験の結果を 示すとともに，それぞれの 特徴について考察する．
第3章では ，協調フィルタリングの類似 度設計に着目し，先行研究 において経験的を指標が用い られていた類 似度に対して，推薦精度最大化の観点での最適性について検証を行う．従来，協調フィルタリングに おける類似度は，ピアソン 相関係数やコサイン距離をど の指標によって与えるのが一般的である． しかしそれらの指標は推薦 精度を最大化するという観点 において最適であるとは必ずしも言えをい ，そこで本章では，被推薦者と各ユーザ間の類似度を要素とした多変量ベクトル変数を定義し，推薦 精度の最大化を目的関数とした最適化問題として定式化する，また，この問題に対し，最適化アルゴ リズムに基づぃて準最適解を探索した結果，得られた解を類似度として設定することが・
従来の指標 を類似度として設定する場 合と比較して，どの程度推薦 精度を向上させるかを明らかにする，その 上で，最適化アルゴリズムに基づく類似度設計手法を提案し，ピアソン相関係数に基づく類似度と比 較して推薦精度の向上が可 能であることを示す．
第4章では ，先行研究で提案されていた ユーザベース手法とアイテ ムベース手法の融合手法に着 目
し，先行研 究では固定的に与えていた融合時の重みパラメータを，状況に合わせて動的に変化させることで，よ り適応的を融合を可能にす る．まず，第2章で提案した評価モデルを使用して，融合時の重みパラメ ータが推薦精度に与える影 響を分析し，状況に合わせて 適切に変化させることで推薦精度向上が実 現できることを示す．また，実運用において適切を重みパラメータを設定するために，既に 入カ され た 格付 けに 基づいた予測精 度の評価シミュレーション を推薦システム内部で事前に 行い，実際に 推薦を行う際にはそのパラメータによって推薦アイテムを決定する手法を提案する，提案手法の評価 実験によってその有効性を 考察する．
第5章で憾 ，推薦システムの実運用にお ける，より効率的を推薦精度向上の実現を目的とし，格付け収集におい てその優先順位に基づくプランニングを考える．一般的に，システムに入カされる格付けが多いほど 推薦精度の向上が期待できるため，いくっかの実システムでは，ポイントや特典をどの付与によって 格付けに対してインセンティブを与える取り組みがをされている．しかし，それらのコストを考慮す れば，推薦精度の向上に寄 与する度合いの高い格付けを 優先的に収集した方が効率的である．そこ で，ある格付けが推薦精度の向上に寄与する度合いを格付け寄与度として定量化し，格付け寄与度を 格付け収集における優先度としたプランニング手法を提案する．また，ランダムに格付けを収集した 場合と提案手法を比較し， 特に格付け収集の初期段階に おいて効率的に推薦精度の向上が実現でき ることを示す．
第6章では ，本論文における提案手法の 応用例として，二種類の実システム構築について述べる．一
つ目は．ユ ーザからの情報収集に基づぃた観光情報推薦システムの構築について述べる．具体的をコンテンツと しては，ユーザの嗜好の特徴が現れやすいと考えられる飲食店を扱い，ユーザから得た格付けによっ て適応的に推薦する仕組みの実装について紹介する．二つ目は，ユーザ毎に傾向の差が顕著であると 考えられる恋愛を対象とし ，推薦技術を恋愛傾向の診断 システムに応用した例について述べる．具 体的には，アンケート調査によって収集した恋愛に関する質問の回答データを使用し，協調フィルタ リングの枠組みを応用して ，ユーザが回答していをい質 問を予測して提示するシステムの構築とそ の性能評価について述べる ．
本論文で 示した以上の成果によって ，従来研究では考慮されてい をかった推薦システムとユーザの相互作用 性に立脚した分析や評価が可能とをり，同時に，相互作用性に基づぃた観点での協調フィルタリング の適応的設計手法を提案し たことで，推薦システムの有 効性及び効率性向上が可能であることが明 らかと教った．

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学位 論文審査の要旨
主 査 教 授 鈴 木 恵 二
副 査 教 授 古 川 正 志
副 査 教 授 栗 原 正 仁
副 査 教 授 水 田 正 弘

学 位 論 文 題 名

AdaptiveDesig
nMethodforCollaborativ
eFilterigin
Human‑System Interaction（ユーザシステム相互作用系における協調フイルタリングの適応的設計手法）

推薦システムは，主に電子商取引サイトなどにおいて，ユーザ個人の興味や嗜好に適応してアイテムを提示するシステムであり，情報過多問題に対するーつの解決アプローチとして発展してきた．特に協調フイルタリングは，被推薦者のアイテムに対する格付けと，その他のユーザの格付けの類似性に着目して推薦アイテムを決定する推薦アルゴリズムであり，有効性の高い推薦技術のーっである．一方で，ユーザによる購買や格付けは，システム上でのアイテムの提示内容に影響を受けていると考えられる．っまり，推薦システムは，ユーザヘの推薦と，その結果得られる格付けをフイードバシクとする相互作用によって，その有効性を高めていく．従って，ある時点で得られた格付けサンプルは，それ以前の推薦結果が影響していることを考慮しなければならない．しかし，協調フイルタリングに基に関する従来研究では，評価や分析に用いる格付けサンプルは，それが形成される過程とは独立と仮定し，ある瞬間の静的な推薦精度に基づぃて議論されることが多く，そのような静的な予測機とぃう側面における性能向上や拡張手法の提案が数多く社されてきた．
そこで本学位論文では，推薦システムとユーザの相互作用性に立脚した，協調フィルタリングに基づく推薦アルゴリズムの適応的な設計手法の確立を目的とする．実現に向け，(1）相互作用性を前提とした 分析や改 良を行うための評価モデルの構築，(2)格付けの予測における相互作用性への適応化，(3)継続的かつ効率的な推薦システムの有効性向上のための推薦プランニング手法の確立，の三点が重要課題である，本論文では，この課題に対するアプローチや検証実験の結果にっいて次の構成で述べている．
第1章で は，協 調フイルタリングに基づく推薦システムにっいて，その基本的なアルゴリズムと従来研究における課題についてまとめている．特に，メモリベース手法の代表例であるユーザベース協調フイルタリングとアイテムベース協調フイルタリングにっいてそのアルゴリズムの詳細を示している，また，従来研究で提案された推薦システムの評価指標について説明すると共に，本論文の立脚点と取り組むべき課題を明らかにしている．
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第2章で は，特定の格付けサンプルに依存しないー般的な観点から相互作用によるダイナミクスを分析するため，エージェントモデルを用いた評価モデルを構築した．提案モデルによる分析により，従来研究では考慮されなかった相互作用性を前提とした観点での評価が可能であることを検証実験に基づいて示している．
第3章で は，協調フイルタリングの類似度設計に着目し，先行研究において経験的な指標が用いられていた類似度について，推薦精度最大化の観点での最適性について議論している．また，最適化アルゴリズムに基づく新たな類似度設計手法を提案し，従来の類似度と比較して推薦精度の向上が可能であることを示している，
第4章で は，先行研究で提案されていたユーザベース手法とアイテムベース手法の融合手法に着目し，従来は固定的に与えていた融合時の重みパラメータを，状況に合わせて動的に変化させることで，より適応的な融合を可能にしている，具体的には，既に入カされた格付けに基づく模擬推薦によってパラメータを決定し，実際の推薦に用いる手法を提案し，その評価実験によって有効性を示している．
第5章では，推薦システムの実運用における，より効率的な推薦精度向上の実現を目的とし，格付け収集においてその優先順位に基づくプランニングを考える．ある格付けが推薦精度の向上に寄与する度合いを格付け寄与度として定量化し，格付け寄与度を格付け収集における優先度としたプランニング手法を提案している．検証実験により，特に格付け収集の初期段階において効率的に推薦精度の向上が実現できることを示した．
第6章及 び第7章 では， 本論文 における提案手法の応用例として，ニ種類の実システム構築にっいて述ぺている，一つ目は，ユーザからの情報収集に基づいた観光情報推薦システムの構築として。特に，代表的な観光情報である飲食店を取り上げ，ユーザから得た格付けに基づいた飲食店の推薦システムについて述べている．二つ目は，ユーザの特徴が顕著であると考えられる恋愛を対象とし，実際のアンケート調査結果に基づき，協調フイルタリングの枠組みを応用して，ユーザが回答していない質問 を 予 測し て 提示する システム の構築と その性能 評価につい て述べて いる．
これを要するに，本論文は，推薦システムの相互作用性に基づく適応的設計手法の有効性及び効率性向上にっいて新知見を得たものであり，複雑系工学および知的情報処理の発展に貢献するところ大なるものがある，よって著者は，北海道大学博士（情報科学）の学位を授与される資格あるものと認める，― 785―