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J-GLOBAL ID：201202267008235442   整理番号：12A0808574

エージェントネットワークにおけるパーソナル化レコメンデーションのための一般化フレームワーク

Generalized framework for personalized recommendations in agent networks

著者 (2件)： HANG Chung-Wei (North Carolina State Univ., Raleigh, USA) ,  SINGH Munindar P. (North Carolina State Univ., Raleigh, USA)
資料名： Autonomous Agents and Multi-Agent Systems  (Autonomous Agents and Multi-Agent Systems)
巻： 25  号： 3  ページ： 475-498  発行年： 2012年11月 
JST資料番号： W1340A  ISSN： 1387-2532  CODEN： AAMSFJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エージェントネットワークは,その頂点がエージェントを表現し,エッジがエージェント間の信頼性関係を表現するような有向重み付きグラフとしてモデリング可能である。本論文では,エージェントネットワークの中で要求者に対して信頼できるエージェントをレコメンドできる新しいレコメンデーションアプローチとしてdubbed LocPatの提案を行った。ここでは,グラフ類似性問題に対しこのレコメンデーション問題の関連づけを行い,相互強制関係として,類似度を定義した。個人化レコメンデーションを生成するためにエージェントが所属しているエージェントネットワークへの問合せとしてエージェントを理解する。要求エージェントを中心とする関係パターンを反映した個人化方式の中に適用される構造グラフとして,エージェントネットワークに向けてのクエリーを定式化した。エージェントまたはオブジェクト(グラフ内の頂点)のレコメンデーションの基礎として,このパターンを利用した。エージェントネットワークおよび構造グラフ間の頂点類似性を計算することにより,エッジ上のリンク構造および信頼性の値の両者を反映した類似度に基づくレコメンデーションを生成することが可能になった。提案アプローチは,適切な構造グラフを行うだけで既存のネットワークベースアプローチを捉えることができるという点で,総称性を持つ。2種類の主要な環境,即ち,ソーシャルネットワークおよびレーティングネットワーク,に関して,異なる構造グラフの評価を行った。ここでの評価実験の結果,提案アプローチでは,局所情報に基づいて,効果的かつ効率的に個人化されたレコメンデーションおよび柔軟なレコメンデーションを提供できることを示した。Copyright 2011 The Author(s) Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *マルチエージェントシステム ,  *ネットワーク構造 ,  エージェントモデル ,  *有向グラフ ,  重みづけ ,  類似性 ,  質問 ,  節点 ,  サービス ,  カスタム化
準シソーラス用語： *エージェントネットワーク ,  レコメンデーション【Web】 ,  問合せ ,  クエリー ,  ソーシャルネットワーキングサービス ,  パーソナライゼーション

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ネットワーク法  (KA03040X) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (5件)： エージェント ,  パーソナル化 ,  レコメンデーション ,  一般化 ,  フレームワーク