[論文レビュー] Capturing Knowledge of User Preferences: ontologies on recommender systems

Stuart E. Middleton, David De Roure+1 more|ArXiv.org|Mar 8, 2002

Recommender Systems and Techniques参考文献 19被引用数 14

ひとこと要約

本論文は、ユーザーの閲覧行動を非干渉的にモニタリングし、分類的表現を用いてユーザーの関心をモデル化するための推薦システム、Quickstepを提案する。実世界の環境において、階層的トピックオントロジーを用いることで、フラットリストに比べて推薦効果が顕著に向上することを示している。

ABSTRACT

Tools for filtering the World Wide Web exist, but they are hampered by the difficulty of capturing user preferences in such a dynamic environment. We explore the acquisition of user profiles by unobtrusive monitoring of browsing behaviour and application of supervised machine-learning techniques coupled with an ontological representation to extract user preferences. A multi-class approach to paper classification is used, allowing the paper topic taxonomy to be utilised during profile construction. The Quickstep recommender system is presented and two empirical studies evaluate it in a real work setting, measuring the effectiveness of using a hierarchical topic ontology compared with an extendable flat list.

研究の動機と目的

• Web環境における動的なユーザーの好みを捉える課題に対処すること。
• 明示的な入力なしでスケーラブルなユーザー・プロファイル構築手法を開発すること。
• 階層的オントロジーとフラットリストの推薦精度に与える影響を評価すること。
• 監視付き機械学習とオントロジー構造を統合し、ユーザーの好みモデルを改善すること。
• 実世界の業務環境での実証的調査を通じて、このアプローチの妥当性を検証すること。

提案手法

• ユーザーの閲覧行動を非干渉的にモニタリングし、好みを推定する。
• トピックに基づいてコンテンツを分類するために、監視付き機械学習手法を適用する。
• 階層的トピック分類体系（オントロジー）を用いた多クラス論文分類アプローチを採用する。
• オントロジー構造により、意味的グルーピングとユーザー・プロファイルの洗練が可能になる。
• 閲覧データからの学習済みトピック割り当てを用いて、ユーザー・プロファイルを段階的に構築する。
• Quickstepシステムは、オントロジーに基づく分類とプロファイル学習を統合し、推薦を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ウェブ閲覧の受動的モニタリングによって、ユーザーの好みはどの程度効果的に捉えられるか？
• RQ2 フラットリストと比較して、階層的トピックオントロジーは推薦精度をどの程度向上させるか？
• RQ3 監視付き機械学習とオントロジーを組み合わせることで、動的環境におけるユーザー・プロファイル構築は向上するか？
• RQ4 Quickstepシステムは実世界の業務環境でどの程度の性能を示すか？
• RQ5 オントロジー構造はユーザーの好みモデルにどの程度の相対的影響を与えるか？

主な発見

• 階層的トピックオントロジーは、拡張可能なフラットリストに比べて、推薦効果を顕著に向上させた。
• 実業務環境での実証的調査により、オントロジーに基づくモデル化がユーザー・プロファイルの正確性を高めたことが確認された。
• 閲覧行動の非干渉的モニタリングにより、ユーザーの関心が信頼性高く推定可能となった。
• 多クラス分類アプローチは、トピック分類体系を効果的に活用してプロファイル構築に寄与した。
• オントロジーと機械学習の統合により、より一貫性があり正確なユーザーの好みモデルが得られた。
• Quickstepは、実世界での展開において実用的であり、性能向上を示した。