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J-GLOBAL ID：201702221449026431   整理番号：17A1672232

文脈項目スコアの分割に基づく協調フィルタリング推薦【JST・京大機械翻訳】

Collaborative Filtering Recommendation Based on Item Splitting

著者 (4件)： He Ming (北京工業大学計算机学院 北京100124) ,  Liu Yi (北京工業大学計算机学院 北京100124) ,  Chang Mengmeng (北京工業大学計算机学院 北京100124) ,  Wu Xiaofei (北京工業大学計算机学院 北京100124)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 3  ページ： 247-253  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： 文脈認識推薦システムの主要なタスクは,推薦情報システムの推薦精度とユーザ満足度をさらに向上させるために,文脈情報を利用することである。本論文において,著者らは,文脈項目スコアに基づく新しい方法を提案した。まず第一に,多次元文脈情報における項目を,項目分割基準に従って分割し,次に,分割結果に従って,次元をクラスタ化した。これに基づき,協調フィルタリング推薦アルゴリズムを用いて,未知のスコアを予測した。最後に、異なる項目の分裂標準に向けて、LDOS-CoMoDaデータセット上でシミュレーション比較実験を行った。実験結果は,他の推薦アルゴリズムと比較して,提案した方法が推薦精度を効果的に改善し,推薦品質を改善することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *フィルタリング ,  比較試験 ,  シミュレーション ,  *情報システム ,  クラスタ化 ,  高次元 ,  品質
準シソーラス用語： 推薦アルゴリズム ,  文脈情報 ,  ユーザ満足 ,  推奨システム ,  *協調フィルタリング ,  *スコア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Context-aware recommendation ,  Item-splitting context-aware approaches ,  Collaborative recommendation ,  Cluster

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文脈 ,  スコア ,  協調フィルタリング ,  推薦