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J-GLOBAL ID：201702251868096684   整理番号：17A0406485

Bayesネットワークに基づく社会的行動相互作用における発見ユーザ類似性のためのデータ集約アプローチ【Powered by NICT】

A data-intensive approach for discovering user similarities in social behavioral interactions based on the bayesian network

著者 (6件)： Yue Kun (School of Information Science and Engineering, Yunnan University, Kunming, China) ,  Wu Hao (School of Information Science and Engineering, Yunnan University, Kunming, China) ,  Fu Xiaodong (Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming, China) ,  Xu Juan (School of Information Science and Engineering, Yunnan University, Kunming, China) ,  Yin Zidu (School of Information Science and Engineering, Yunnan University, Kunming, China) ,  Liu Weiyi (School of Information Science and Engineering, Yunnan University, Kunming, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 219  ページ： 364-375  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソーシャルメディアからのユーザ類似性の発見ユーザ標的化,製品レコメンデーション,ユーザ関係進化と理解のための基礎を確立することができた。ユーザ類似性のみならずトポロジー的構造,ユーザ間の依存性の程度に依存する。本論文では,根底にあるフレームワークとして,重要で一般的な確率的グラフィカルモデル,Bayesネットワーク(BN)を採用し,ユーザ類似性を発見するためのデータ集約手法を提案した。最初に,大量の社会的行動相互作用には,ユーザ間の直接類似性とこれらの類似性を記述するためにBNを構築するためのMapReduceベースアルゴリズム,ユーザBayesネットワークと呼ばれるとUBNと略記を測定するための方法を与えた。も分散ファイルシステムにおける大規模UBNsを貯蔵するためのアイデアを与えた。,ユーザ間の間接類似性を測定するために,UBNのグラフ構造の特性の観点からユーザ接続の近さを測定するための方法を与えた。さらに,UBNの確率的推論による依存性度を測定するためのMapReduceベースアルゴリズムを与えた。対策の二つの観点を組み合わせることにより,ユーザ間の間接的な類似度を達成できるが,適用性を保証した。最後に,実験結果を与え,提案手法の効率性と有効性を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 相互作用 ,  ターゲティング ,  *類似性 ,  適応性 ,  位相幾何学
準シソーラス用語： 類似度 ,  確率的推論 ,  グラフ構造 ,  分散ファイルシステム ,  MapReduce ,  ソーシャルメディア ,  *データ集約 ,  *社会的行動 ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 社会行動相互作用 ,  ユーザ類似性 ,  Bayesネットワーク ,  MapReduce ,  確率的推論

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  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 (6件)： Bayesネットワーク ,  社会的行動 ,  相互作用 ,  発見 ,  類似性 ,  データ集約