協調フィルタリングを用いた映画評価予測プログラムの試作
-ジャンル嗜好による協調フィルタリング-
Trial program for movie rating prediction using Collaborative Filtering
-Collaborative Filtering by genre taste-

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レジュメ

レジュメ(tex)
レジュメ(pdf)

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スライド

卒研発表会用スライド

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プログラム

-データセット生成プログラム-
�@テストデータ生成方法
�A各ユーザー毎にファイルを作る
�B各ユーザーのファイルからランダムに10個ずつ評価を取り出す

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-実験プログラム-
�@実験の手順
�A評価ファイルにジャンルをつける
�B各ユーザーのジャンル平均を出す
�Cタイトルファイルからジャンルを取り出す
�D評価ファイル(ベース)からユーザーとタイトルを取り出す
�E評価ファイル(テスト)からユーザーとタイトルを取り出す
�Fタイトルを好きな人の平均と嫌いな人の平均を出す
�G評価を予測する
�H�Gの結果と�Eの結果の２つを対応させる
�I精度を測る

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データセット

-元データ-
�@タイトルデータ
�A評価データ

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-テストデータ-
�@評価データ１(ベース)
�A評価データ２(ベース)
�B評価データ３(ベース)
�C評価データ４(ベース)
�D評価データ５(ベース)
�E評価データ６(ベース)
�F評価データ７(ベース)
�G評価データ８(ベース)
�H評価データ９(ベース)
�I評価データ１０(ベース)
�J評価データ１(テスト)
�K評価データ２(テスト)
�L評価データ３(テスト)
�M評価データ４(テスト)
�N評価データ５(テスト)
�O評価データ６(テスト)
�P評価データ７(テスト)
�Q評価データ８(テスト)
�R評価データ９(テスト)
�S評価データ１０(テスト)

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