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J-GLOBAL ID：201702233280735197   整理番号：17A1346176

大規模非構造化データセットからの競争者のマイニング【Powered by NICT】

Mining Competitors from Large Unstructured Datasets

著者 (3件)： Valkanas George (School of Business, Stevens Institute of Technology, Hoboken, NJ) ,  Lappas Theodoros (School of Business, Stevens Institute of Technology, Hoboken, NJ) ,  Gunopulos Dimitrios (University of Athens, Athens, Greece)
資料名： IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering  (IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)
巻： 29  号： 9  ページ： 1971-1984  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0838A  ISSN： 1041-4347  CODEN： ITKEEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 競争事業では,成功は競争よりも顧客に魅力的な項目を行う能力に基づいている。本作業の状況で発生数の問題:我々は大部分は多くのドメインにこの問題の影響と関連性にもかかわらずその競争力に影響する項目の特徴は何与えられた項目の主な競争相手は誰二項目間の競争力を定式化し,定量化,有効な解決策に向けてなされてきた限られた量の研究のみであった。本論文では,両カバーできる二項目間の競争力,市場セグメントに基づくの形式的定義を提案した。競争力の評価は,顧客レビュー,広範囲の領域における利用できる情報の豊富な供給源を利用する。大きなレビューデータセットにおける競争力を評価するための効率的な方法を提示し,与えられた項目のトップk競争相手を見つけるの固有問題を取り上げて論じた。最後に,筆者らは筆者らの結果の品質と異なるドメインから複数のデータセットを用いて提案アプローチのスケーラビリティを評価した。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： 品質 ,  *定式化
準シソーラス用語： 非構造化データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (3件)： 大規模 ,  非構造化データ ,  競争