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J-GLOBAL ID：201702260611752636   整理番号：17A0358094

ユーザの活性とプロジェクトの流行性を考慮した項目最近傍に基づく協調フィルタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Item-based Collaborative Filtering Algorithm Integrating User Activity and Item Popularity

著者 (4件)： Wang Jinkun (School of Management,Hefei University of Technology, Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-making,Ministry of Education) ,  Jiang Yuanchun (School of Management,Hefei University of Technology, Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-making,Ministry of Education) ,  Sun Jianshan (School of Management,Hefei University of Technology, Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-making,Ministry of Education) ,  Sun Chunhua (School of Management,Hefei University of Technology, Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-making,Ministry of Education)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 43  号： 12  ページ： 158-162  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： プロジェクト関連性測度は,プロジェクト最近傍に基づく協調フィルタリングアルゴリズムの鍵である。既存のプロジェクト関連性測定法は,データセットのスパース性や低消費性の製品を推薦する際に大きな挑戦に直面しており,それにより,ユーザの活性とプロジェクトの流行性を考慮したアイテムの最近傍に基づく協調フィルタリングアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは2つの項目の関連性を測定する際に,記録が2つの項目の1つに対してスコアがあれば,その記録に対応するスコアのユーザの活性と評価された項目の流行度を用いて関連性ペナルティを行い,データスパースネス環境における低流行性製品が推薦される確率を向上させる.実験結果は,提案したアルゴリズムが,予測精度を保証することによって,推薦結果の多様性と新規性を向上させることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ペナルティ ,  測度 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 予測精度 ,  スコア ,  スパース性 ,  *協調フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Personalized recommendation ,  Correlation computation ,  Collaborative filtering ,  Activity of users ,  Popularity of items

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 活性 ,  プロジェクト ,  流行 ,  協調フィルタリング ,  アルゴリズム