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J-GLOBAL ID：201702218060536586   整理番号：17A1528216

ユーザによる項目属性の選好に基づく協調フィルタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Collaborative filtering algorithm based on item attribute preference

著者 (2件)： Wang Mingjia (上海財経大学 信息管理与工程学院,上海,200433) ,  Han Jingti (上海財経大学 信息管理与工程学院,上海 200433;上海財経大学 実験中心,上海 200433)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 6  ページ： 106-110  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： ユーザ項目評価マトリックスのデータのスパース性を軽減するために,伝統的な協力的フィルタリングプロジェクトの評価マトリックスに基づいて,項目の特性を分析して,項目の特徴マトリックスを導入して,次に,類似性をユーザ類似性と類似性に基づいて計算した。2つの重みを制御することによって,本論文は,ユーザ属性に基づく協力的フィルタリングアルゴリズムを提案した。研究結果により、余弦類似性とユーザーが項目属性選好に対するユーザーの類似性比重が等しい時、推薦システムの推薦品質が最も良いことが分かった。さらに,評価マトリックスがよりまばらであるとき,ユーザの類似性に対するユーザの類似性の比率がより大きいほど,推薦品質を改良することができた。同時に,ユーザ属性に基づく協力的フィルタリングアルゴリズムは,2つの伝統的な協力的フィルタリングアルゴリズムと比較して,MAE値においてより低い値を持った。 . . . 1のために提案されたアルゴリズムはより良い性能を持っている。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  類似性 ,  *フィルタリング ,  *アルゴリズム ,  比重
準シソーラス用語： 推奨システム ,  スパース性 ,  *協調フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： e-commerce ,  recommendation system ,  item attribute ,  collaborative filtering ,  recommendation accuracy

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 属性 ,  選好 ,  協調フィルタリング ,  アルゴリズム