Simulated Analysis of MAUT Collaborative Filtering for Learning Object Recommendation, Manouselis+, Social Information Retrieval for Technology-Enhanced Learning & Exchange, 2007

[AkihikoWatanabe]

https://pdfs.semanticscholar.org/e5ce/85164f062bdba5e1292bca94bfca0cd2c36f.pdf

[AkihikoWatanabe]

教員に対して教材を推薦しようという試み（学生ではないようだ）。
教員は、learning resourcesに対して、multi-criteriaなratingを付与することができ、それをCFで活用する（CELEBRATE web portalというヨーロッパのポータルを使用したらしい）。
CFはmemory-basedな手法を使用。target userがあるアイテムを、それぞれのattributeの観点からどのようにratingするかをattributeごとに別々に予測。各attributeのスコアを最終的に統合（元の論文ではただのスコアの足し合わせ）して、推薦スコアとする。

以下が調査された：

1. ユーザ間の距離の測り方（ユークリッド距離、cossim、ピアソンの相関係数）
2. neighborsの選び方（定義しておいた最大人数か、相関の重みで選ぶか）
3. neighborのratingをどのように組み合わせるか（平均、重み付き平均、mean formulaからのdeviation）

�評価する際は、ratingのデータを training/test 80%/20%に分割。テストセットのアイテムに対して、ユーザがratingした情報をどれだけ正しく予測できるかで検証(511 evaluation in test, 2043 evaluations in training)。

ratingのMAE, coverage, アルゴリズムの実行時間で評価。

CorrerationWeightThresholdが各種アルゴリズムで安定した性能。Maximum Number Userはばらつきがでかい。いい感じの設定がみつかれば、Maximum Number Userの方がMAEの観点からは強い。
top-10のアイテムをselectするようにしたら、６０％のcoverageになった。
（アルゴリズムの実行時間は、2000程度のevaluationデータに対して、2.5GHZ CPU, 256MEMで２０秒とかかかってる。）

[AkihikoWatanabe]

Learning Resource Exchangeの文脈で使われることを想定（このシステムではヨーロッパのK-12）。

教員による教材のmulti-criteriaのratingは5-scaleで行われた。
どういうcriteriaに対してratingされたかが書いてない。