文献
J-GLOBAL ID:202202271818474588
整理番号:22A0685725
大量のサイド情報を持つ改良型知識グラフ注意ネットワークに基づく説明可能な推奨フレームワーク【JST・京大機械翻訳】
An explainable recommendation framework based on an improved knowledge graph attention network with massive volumes of side information
著者 (4件):
Shimizu Ryotaro
(Graduate School of Creative Science and Engineering, Waseda University, 3-4-1 Ohkubo, Shinjuku-ku, Tokyo 169-8555, Japan)
,
Shimizu Ryotaro
(ZOZO Research, Kioi Tower 22F, 1-3 Kioicho, Chiyoda-ku, Tokyo 102-0094, Japan)
,
Matsutani Megumi
(ZOZO Research, Kioi Tower 22F, 1-3 Kioicho, Chiyoda-ku, Tokyo 102-0094, Japan)
,
Goto Masayuki
(School of Creative Science and Engineering, Waseda University, 3-4-1 Ohkubo, Shinjuku-ku, Tokyo 169-8555, Japan)
資料名:
Knowledge-Based Systems
(Knowledge-Based Systems)
巻:
239
ページ:
Null
発行年:
2022年
JST資料番号:
T0426A
ISSN:
0950-7051
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)