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J-GLOBAL ID：201702227739264245   整理番号：17A1890954

時間文脈における協調フィルタリングのためのトップ-N推薦アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Collaborative Filtering Top-N Recommendation Algorithm Based on Time Context

著者 (4件)： Liu Yun (華北電力大学 控制与計算机工程学院,北京,102206) ,  Wang Ying (華北電力大学 控制与計算机工程学院,北京,102206) ,  Qi Guotao (華北電力大学 控制与計算机工程学院,北京,102206) ,  Bao Zhiyan (華北電力大学 控制与計算机工程学院,北京,102206)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 27  号： 7  ページ： 79-82  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  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： 推薦システムにおいて,システムのすべての行動情報を収集し,分析することによって,ユーザの好みの選好モデルを作成し,それによって,ユーザが興味を持つものを推定することができる。伝統的な共同推薦アルゴリズムは一般的に収集したユーザ行動情報を利用し、選好モデルによりユーザーの行為特徴を分析し、ユーザーに推薦する物品リストを選択するが、推薦リストは大きく異なる。推薦の正確さと精度を向上させるために,異なる時間でユーザが異なる推薦結果を見ることができるように,従来の協調フィルタリングアルゴリズムに基づく改良アルゴリズムを提案した。ユーザ行動情報を分析することによって,ユーザ行動特性を確立するとき,異なる時間におけるユーザの歴史的情報を考慮することによって,現在の利用者行動特性を反映することができた。ユーザは短い時間間隔で関心のあるものよりも高い類似度を持つ。そのため、時間を重み係数としてアルゴリズムに導入し、最近の行為がアルゴリズム中に占める比重を加重し、彼が閲覧した物品と類似した物品を推薦し、推薦物品の多様性を高める。典型的なデータセットに関する実験結果は,提案したアルゴリズムの精度と再現性が明らかに改善されていることを示して,提案したアルゴリズムの有効性を示す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： 再現性 ,  比重 ,  *フィルタリング ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 重み係数 ,  類似度 ,  時間間隔 ,  ユーザ行動 ,  推奨システム ,  *推薦アルゴリズム ,  *協調フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： collaborative filter ,  commodity recommendation ,  time effect ,  weight factor ,  time decay

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  データ保護  (JD01020V)

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