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J-GLOBAL ID：201702232112558072   整理番号：17A1267081

協調フィルタリングに基づくリコメンダシステム:アプローチと研究課題【Powered by NICT】

Collaborative filtering-based recommender system: Approaches and research challenges

著者 (3件)： Sharma Ritu (Department of Computer Science & Engineering, Malaviya National Institute of Technology, Jaipur, India) ,  Gopalani Dinesh (Department of Computer Science & Engineering, Malaviya National Institute of Technology, Jaipur, India) ,  Meena Yogesh (Department of Computer Science & Engineering, Malaviya National Institute of Technology, Jaipur, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CICT  ページ： 1-6  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： 情報爆発のために,膨大な数項目であるWeb上に存在するオプションの利用可能集合から適切なアイテムを発見することにユーザのそれは困難にしている。推薦システム(RS)は情報過負荷の問題を克服し,ユーザに関心する項目を示唆した。は過去10年間で人気を集めていると膨大な量の研究がこの分野で行われてきた。協調フィルタリング(CF)は,他の同好ユーザが記述した意見に基づいて目標項目に関するユーザの関心を分析しようとするRSのための最も一般的で広く使用されている方法である。本論文では,推薦システムに用いられる種々のアプローチの簡単なアイデアを提供した。協調フィルタリング技術の洞察を提供した。,CFのためのよく知られた方法すなわち記憶ベース,モデルベース,およびハイブリッドアプローチ議論し,最後にに達成しなければならない研究課題に焦点を当てた。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： *フィルタリング ,  過負荷 ,  *Web【情報システム】
準シソーラス用語： モデルベース ,  推奨システム ,  *協調フィルタリング , 【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)： 協調フィルタリング ,  研究