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J-GLOBAL ID：201702237044194536   整理番号：17A0379641

ユーザのタグと相互作用に基づくユーザトピック関心の予測【Powered by NICT】

The Prediction of User Topic Interest Based on Tags and Interaction of Users

著者 (5件)： Deng Lu ,  Huang Jiuming ,  Han Yi ,  Zhou Bin ,  Liu Qiang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DSC  ページ： 20-26  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インターネットの急速な発展に伴い,ますます多くの人々が情報を共有し,彼らの見解,情報の活発な成長をもたらすを発現するために社会的ネットワークを用いた。ユーザ主題関心,利用者にとって有益な興味ある情報をどのように選ぶかますます注目を得た。マイクロブログにおけるタグ機能を容易にユーザ主題関心を得て情報推薦を達成できる。は少ない状況またはマイクロブログで最もユーザのためのタグはに対処するために,ユーザのタグ含有量と相互関係に基づくユーザ主題関心予測法を提案した。法はタグを拡張し,タグの重要性の予備的推定を生産するためのWikipedia利用する。異なるタグのより,対話型関係と伝搬解析を研究した。実Sinaマイクロブログデータを用いた包括的な経験的研究は,筆者らの方法は,ユーザ主題関心予測における優れた性能を持つことを明確に示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高速度 ,  *予測技法 ,  相互作用 ,  インターネット
準シソーラス用語： 対話型 ,  ウィキペディア ,  情報推薦 ,  マイクロブログ ,  社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： タグ ,  相互作用 ,  トピック ,  関心 ,  予測