ユーザーが商品につけたレーティングデータをもとに推薦を行う推薦システムではデータは行列形式で表現され, 欠測部分を予測することで未評価商品のレーティングを予測する. 欠測予測法の一つである行列因子化法は, 因子化された行列要素を平均に持つ正規分布を仮定した最尤推定と等価である. しかし実データでは, 傾向の異なるユーザー・商品のグループが存在し, 単一モデルの仮定が適切でない場合がある. このようなデータに対応するために, 行列因子化法を混合モデルを用いて拡張した方法を提案し, その性能について議論する.
