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J-GLOBAL ID：201702228333195686   整理番号：17A1774755

文脈条件付き選好モデルを用いたトップk勧告【Powered by NICT】

Top k recommendations using contextual conditional preferences model

著者 (3件)： Karpus Aleksandra (Faculty of Electronics Telecommunication and Informatics, Gdan ́sk University of Technology ul. G. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdan ́sk, Poland) ,  di Noia Tommaso (Electrical & Information Engineering Department, Polytechnic University of Bari, via E. Orabona 4, Bari, Italy) ,  Goczyla Krzysztof (Faculty of Electronics Telecommunication and Informatics, Gdan ́sk University of Technology ul. G. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdan ́sk, Poland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FedCSIS  ページ： 19-28  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： 推薦システムはにおける関心であるユーザの項目で,目的のソフトウェアツールと技術である。コンテキストアウェア推薦システムはより適切な勧告を提供するために文脈情報を利用した推薦システムの特殊なカテゴリーである。しかし,ユーザとその評価に関する十分な情報が利用できる推薦エンジンはコールドスタート問題に悩まされている。本論文では,新しいユーザのコールドスタート状況におけるトップK,推奨事項のリストを生成する方法を導入した。文脈条件付き選好と呼ばれるユーザモデルに基づいており,本論文で提案した充足可能性測度を利用した。は正確さの尺度として,セレンディピティ,新規性といくつかの文脈と伝統的な最新のベースラインと比較して三コンテキストを意識した公的に利用可能なデータセットを用いて得られた結果の多様性を解析した。は,著者らの方法は,新しいユーザのコールドスタート状況と同様に典型的なシナリオに適用可能であることを示した。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： 測度 ,  支援プログラム ,  基準線 ,  *モデル
準シソーラス用語： セレンディピティ ,  ユーザモデル ,  低温始動 ,  文脈情報 ,  コンテキストアウェアネス ,  推奨システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 文脈 ,  選好 ,  モデル ,  トップ ,  勧告