ランキングデータに対する無限潜在特徴モデルの提案

堀内 亮佑

（指導教員：清智也 准教授／ 数理情報第4研究室）

研究概要

本研究では, ランキングデータに対して, Indian Buffet Processを用いることでそれぞれのrankerが互いに共通する潜在的な特徴を元に構成されていると解釈できる確率的なランキングモデルを提案し, 実データに対して適用させた.

ランキングデータを行列とみて, 図のように分解することで潜在特徴の組み合わせとして表現した.

卒論の感想

中々テーマが決まらず試行錯誤を繰り返す中で, 研究の難しさを痛感しましたが, 論文の執筆や発表の仕方についても学ぶことができ, 今後に役立つ経験を得られました.