抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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は単純で有効であるので協調フィルタリングは,パーソナル化推薦サービスにおいて最も成功を収めたと広く使用されている方法である。重要な点は,利用者-項目評価マトリックスを通した類似したユーザや項目を見出すことである。しかし,伝統的な協調フィルタリングは隣接評定項目と目標ユーザ評定ないことに関する情報を考慮していない,各ユーザのし好性が異なることがもう一つの重要な因子を持っている。本論文では,ターゲットユーザにCo定格,ユーザ評価選好と他のユーザの異なる寄与の割合を考慮した新しい類似性測定法を提案した。法を実装し,比較して二つの実データ集合,MovieLens100KとFilmTrustにおける他の多くの最新の類似度計算方式とした。実験結果は,提案した方法が,伝統的協調フィルターリング対策よりも性能的に優れ最も多いことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】