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J-GLOBAL ID：201702218005030207   整理番号：17A1036087

ファジィファミリーツリー類似性に基づく効果的なeラーニングレコメンダーシステム【Powered by NICT】

Fuzzy family tree similarity based effective e-learning recommender system

著者 (3件)： Perumal Sankar Pariserum (Department of Information Science and Technology, CEG Campus, Anna University, Chennai, India) ,  Arputharaj Kannan (Department of Information Science and Technology, CEG Campus, Anna University, Chennai, India) ,  Sannasi Ganapathy (School of Computing Science and Engineering, VIT University-Chennai Campus, Chennai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICoAC  ページ： 146-150  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 推薦システムは,今日では,オンラインユーザに関心のある項目を形成するeラーニング分野で大規模に使用されている。これらのユーザ,であり,教師,学生,研究者はほとんど無関係なまたは不規則勧告を含むリストよりも関連する提案リストの必要としている。本論文では,オンラインユーザによる読取を介して容易に種々の重要な概念の予測評価の中で最高のランキングを用いた推薦代替案のリストを生成することを目的とした。この新しいアプローチは,オンラインユーザに関心のある重要な概念を選択するためのファジィ系統樹類似性アルゴリズムを利用した。経験的評価は,提案した方法は効率的であり,推薦リストにおいて重要な概念であり,他の従来の木類似技術の除外を含む実現可能であることを証明した。予測評価は推奨代替案,ユーザ鍵となる概念速度(UKCR)マトリックスと意味と内容類似性のために選別された近傍に基づいて決定した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測 ,  アルゴリズム ,  *類似性 ,  等級づけ ,  *曖昧さ ,  *eラーニング ,  系統樹
準シソーラス用語： 経験的評価 ,  推奨システム , 【Automatic Indexing@JST】

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 (2件)： 類似性 ,  eラーニング