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J-GLOBAL ID：202302218904113486   整理番号：23A0600443

潜在的な関係性の違いを考慮した知識グラフによる推薦システムの一考察

著者 (3件)： 中村太祐 (早稲田大) ,  阪井優太 (早稲田大) ,  後藤正幸 (早稲田大)
資料名： 日本経営工学会秋季大会予稿集(Web)  (日本経営工学会秋季大会講演プログラム及び予稿集(Web))
巻： 2022  ページ： 99-100 (WEB ONLY)  発行年： 2022年 
JST資料番号： U1709A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・潜在的な関係性の違いを考慮した知識グラフ(分析対象の要素であるエンティティ間の関係性をグラフ構造で表現したもの)による推薦システムについて考察。
・より正確にデータの関係性を空間上に埋め込むことを目的に,Trans(知識グラフ埋め込み手法の1つ)における関係性ごとに成分ベクトル数を決定し,知識グラフの正確な埋め込み手法を提案。
・実際の商品データにTransを適用して評価実験を行い,提案手法の有効性を検証し,従来手法に対して,全体的に関係性の予測精度が高くなっていることを確認。

シソーラス用語： *情報システム ,  *埋込み【写像】 ,  正規化 ,  ベクトル空間 ,  *知識ベース ,  *知識グラフ ,  *関連性
準シソーラス用語： *推薦システム ,  *関係性 ,  グラフ構造 ,  *グラフ埋込み

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 知識グラフ ,  推薦システム