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J-GLOBAL ID：201702216773326189   整理番号：17A0077464

結合確率行列分解に基づく移動社会化推薦【JST・京大機械翻訳】

Mobile Social Recommendation Based on Unified Probabilistic Matrix Factorization

著者 (3件)： Xiong Lirong (School of Computer Science and Technology,Zhejiang University of Technology) ,  Liu Jian (School of Computer Science and Technology,Zhejiang University of Technology) ,  Tang Ying (School of Computer Science and Technology,Zhejiang University of Technology)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 43  号： 9  ページ： 255-260,265  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： モバイル機器のコンテキストやモバイル社会ネットワークなどの情報を利用して推薦システムの予測精度を更に向上させ、また存在するデータのスパース性と冷起動問題を緩和することは、すでに推薦推薦システムの主要な任務になっている。行列分解に基づく因子分析法を用いて、ユーザー、サービスとユーザーの社会ネットワーク情報を結合してサービス推薦を行い、データのスパース性と冷起動問題を緩和することができる。同時に,信頼性マトリックスの密度を増加して,間接的信用関係を導入することによって,モバイル社会ネットワークの特性に適合する信頼度計算方法を提案して,それは,移動体化ネットワーク構造情報によって信用マトリックスを構築して,それによって,ユーザの信頼関係に関するアクティブ標識を減少した。実験結果は,間接的信頼関係を導入することによって,予測精度を向上させることができ,従来の協調フィルタリングアルゴリズムや既存のマトリックス分解法よりも,より良い予測精度を持ち,特に,スコアリングデータがスパースである場合には,より高い精度が得られることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 因子分析 ,  ネットワーク構造 ,  *透視図法 ,  信頼度 ,  携帯電話 ,  移動体
準シソーラス用語： 協調フィルタリング ,  信頼関係 ,  スパース性 ,  予測精度 ,  推奨システム ,  社会的ネットワーク ,  モバイルデバイス ,  *社会化 ,  *行列分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Mobile recommendation ,  Social recommendation ,  Matrix factorization ,  Trust ,  Data sparsity

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 確率行列 ,  分解 ,  社会化 ,  推薦