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general_ikep
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ぽん教授（半非実在系）
@ponatky
先行研究は貸出履歴・協調フィルタリング中心のようです。 一応アソシエーションルールのものもある模様 #lis_mng2012
2012-07-06 17:33:10
Yousack
@antefest
原田・増田手法の協調フィルタリングに用いられているソフトが入手できないので，Resinickらの手法を計算方法に採用し，評価の重みづけは原田・増田手法を用いる #lis_mng2012
2012-07-06 17:39:36
ぽん教授（半非実在系）
@ponatky
Resinickらの手法はデータサイエンスに基づくものっぽい（？）からすぐには理解しにくいと感じた。 #lis_mng2012
2012-07-06 17:41:17
Yousack
@antefest
活動利用者が借りた図書のNDCに関して，k番目に貸し出しが多い類目を0.5^(k-1)と重みづけする #lis_mng2012
2012-07-06 17:45:51
ぽん教授（半非実在系）
@ponatky
前提となる手法や計算方法、重みづけなどが複雑に絡み合っている印象を受けるけどもヒューリスティックみたいな感じにだいたいあってるんだろうなと感じた #lis_mng2012
2012-07-06 17:50:45
Yousack
@antefest
結果．推薦図書に対して「強い興味」「読みたい」ともにAmazon，アソシエーションルール，協調フィルタリングの順に高い 有意水準0.01で差が認められたのでOK #lis_mng2012
2012-07-06 17:51:28
Yousack
@antefest
過去の貸出数21冊以上の者と20冊以下の者でグループ分けし分析 20冊以下のグループでは協調フィルタリングのパフォーマンスが落ちた #lis_mng2012
2012-07-06 17:53:21
ぽん教授（半非実在系）
@ponatky
有意水準をかなり厳しめに設定しており、データの属性ごとの比較もなされているので、tj先生の研究は控えめに評価してもかなり突っ込みにくい（手堅い）印象 #lis_mng2012
2012-07-06 17:54:24
Yousack
@antefest
Amazon，アソシエーションルール，協調フィルタリングの順番はいくつかの観点から見ても変わらなかった 協調フィルタリングは過去の貸出数が少ない人に対してはうまく機能しない可能性がある Amazonを図書館の図書推薦システムに組み込むことも考えられる #lis_mng2012
2012-07-06 17:56:28
走書
@green_discus
協調フィルタリング＜アソシエーションルール＜Amazon 思想的な偏りがなければAmazonの方が有用ではないか #lis_mng2012
2012-07-06 17:56:43
ぽん教授（半非実在系）
@ponatky
協調フィルタリングとアソシエーションルールとを比較すると、後者のほうが有効・安全・高速 amazonシステムとはそれぞれ長所を組み合わせるべきと結論。 #lis_mng2012
2012-07-06 17:56:57
Yousack
@antefest
今後の課題：本自体だけではなく中身の類似度でも推薦システムを考えたい，学年や時期で分けて推薦，他の図書館の貸出履歴も使用したい など #lis_mng2012
2012-07-06 17:57:32