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J-GLOBAL ID：201702230178638506   整理番号：17A0161288

ユーザの信頼性を融合した改良特異値分解推薦アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Improved Singular Value Decomposition Recommender Algorithm Based on User Reliability

著者 (3件)： Pan Junchi (National Digital Switching System Engineering & Technological R&D Center) ,  Zhang Xingming (National Digital Switching System Engineering & Technological R&D Center) ,  Wang Xin (Zhuhai Comleader Information Science & Technology Co., Ltd.)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 10  ページ： 2171-2176  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： 信頼性に基づく協力的フィルタリング推薦アルゴリズムは,データのスパース性を緩和して,推薦精度を向上させるために明らかな利点を持っている。協調フィルタリング推薦アルゴリズムにおいて信頼関係を導入することは2つの問題を解決する必要がある。一つは信頼データの獲得と信用の測定問題であり、第二は信頼度と具体的なアルゴリズムの結合問題である。従来のアルゴリズムは,2つの問題を解決するときに,信用情報マイニングの不足と低い利用率の問題が存在し,推薦精度をさらに向上させることは困難である。そのため、ユーザーの信頼性の概念を導入し、改良した特異値分解アルゴリズムを提案し、同時にユーザーの信頼情報、信用情報及び各自の暗黙フィードバックを考慮した。実際のデータセットに関する実験結果は,以下を示す。従来のアルゴリズムと他の主流アルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムは推薦精度を効果的に向上させることができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィードバック ,  フィルタリング ,  信頼度 ,  *信頼性 ,  *アルゴリズム ,  *特異値分解
準シソーラス用語： 利用率 ,  信頼関係 ,  協調フィルタリング ,  スパース性 ,  *推薦アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： recommender algorithm ,  collaborative filtering ,  user reliability ,  singular value decomposition

分類 (4件)： 映画  (ZA04050E) ,  情報検索一般  (AC06010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 融合 ,  特異値分解 ,  推薦アルゴリズム