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J-GLOBAL ID：201702283926149428   整理番号：17A0259992

人気の特徴とカーネル密度推定に基づく関心推薦アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Point-of-Interest Recommendation Algorithm Combining Popularity Feature and Kernel Density Estimation

著者 (3件)： Si Yali (School of Information Science and Engineering,Yanshan University) ,  Li Feng (Computer and Communication Engineering College,Northeastern University at Qinhuangdao) ,  Song Yawei (School of Information Science and Engineering,Yanshan University)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 11  ページ： 2416-2420  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： 位置ソーシャルネットワークに基づく興味点推薦は,ユーザが効果的に新しい場所をマイニングすることができるだけでなく,新しい経験をもたらし,また,関心の利用者に広告を送ることができ,ビジネス効果を向上させることができる。関心推薦における低精度の問題を解決するために,本論文では,人気特性とカーネル密度推定に基づく新しい推薦アルゴリズムを提案した。まず第一に,著者らは,位置の特性と時間的連続性を抽出して,次に,連続的タイムスロットに基づく関心点の評価法を提案した。これに基づき,二次元GAUSSカーネル密度推定を用いて,関心点推薦アルゴリズムアルゴリズムを設計し,最後に,3つの大規模ソーシャルネットワークののデータセットにおける実験的比較と解析を行った。実験結果は,既存の類似アルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムが推薦精度と再現率を効果的に改善することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  連続性 ,  二次元
準シソーラス用語： 評価法 ,  関心領域 ,  タイムスロット ,  社会的ネットワーク ,  *推薦アルゴリズム ,  *カーネル推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： location-based social networks ,  point-of-interest recommendation ,  popularity feature ,  kernel density estimation

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： カーネル密度推定 ,  関心 ,  推薦アルゴリズム