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J-GLOBAL ID：201602226377646397   整理番号：16A1050954

移動計算環境下における動的文脈のパーソナライゼーションマッシュアップサービス推薦に基づく【JST・京大機械翻訳】

A new paradigm for personalized mashup recommendation based on dynamic contexts in mobile computing environments

著者 (5件)： He Wei (College of Computer Science and Technology, Shandong University, Shandong Key Laboratory of Software Engineering) ,  Cui Lizhen (College of Computer Science and Technology, Shandong University, Shandong Key Laboratory of Software Engineering) ,  Ren Guozhen (College of Computer Science and Technology, Shandong University) ,  Li Qingzhong (College of Computer Science and Technology, Shandong University, Shandong Key Laboratory of Software Engineering) ,  Li Ting (College of Computer Science and Technology, Shandong University)
資料名： Zhongguo Kexue Xinxi Kexue  (Zhongguo Kexue Xinxi Kexue)
巻： 46  号： 6  ページ： 677-697  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2771A  ISSN： 1674-7267  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： モバイルインターネットの迅速な発展と知能端末数の急速な成長はINTERNETサービスをより密接に的に人々の生活の中に組み入れるをもたらし,非専門ユーザのマッシュアップに向けて移動計算環境下でより広く、緊急の需要があるサービス,同時に,因子、ユーザの挙動の過程における文脈の動的不確実性のユーザ行動モードの複雑性と個性化等の特徴を従来のマッシュアップ技術挑戦を提案する。現在マッシュアップ技術と研究に存在する問題に対して,本論文でを点離散のサービス推薦から広がりマッシュアップ構造と運転過程に注目して,1つの新しい反復的自律構造に基づくマッシュアップサービス組合せと運転モードを提案し,主な思想はである大量の離散孤立の歴史的実行軌跡マイニング処理を行い,文脈関係と選好関係のユーザ挙動を選択の確率モデルを構築し,構造の最適化のための個性化組合せマッシュアップ方式のためのサポートを提供する。分析とシミュレーション実験により,移動環境コンテクストダイナミズムと普遍性特徴に直面して,本論文の方法は,マッシュアップ構築過程におけるユーザの関与の複雑性を有効に単純化できる,ユーザの専門知識への依存性は減少した;同時に,ユーザの行動パターンの予測とマッシュアップサービス構造と推奨の面で他のサービスあるいは推奨組合せ法よりもより良い効果を得ることができる。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不確実性 ,  簡素化 ,  *最適化 ,  運転モード ,  高速度 ,  シミュレーション ,  普遍性 ,  確率モデル
準シソーラス用語： 行動パターン ,  専門知識 ,  自律性 ,  複雑性 ,  ユーザ行動 ,  *マッシュアップ ,  モバイルインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： mobile computing ,  context ,  mashup ,  service recommendation ,  collaborative filtering

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 計算 ,  環境 ,  文脈 ,  推薦