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J-GLOBAL ID：201702233425041296   整理番号：17A1521699

推薦システムにおける平均モデルのインクリメンタル拡張【JST・京大機械翻訳】

Incremental mean model in recommender system

著者 (2件)： Chen Shi (太原理工大学 計算机科学与技術学院,山西 太原,030024) ,  Sun Jingyu (太原理工大学 計算机科学与技術学院,山西 太原,030024)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 38  号： 3  ページ： 659-663,676  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  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： 推薦システムにおけるデータの増加の現状に対処するために,均一モデルに基づいて,拡張平均拡張モデルを提案した(incremental mean model,Incremental MM)。平均モデルは固定データセットの推薦効率を向上させることができ,平均モデル変換の前に各項目に対してスコアとスコアのスコアマッピングテーブルを構築し,マッピングテーブルの更新により平均モデルの増分アルゴリズムを実現した。MovieLensデータセット上で実験を行い、実験結果により、このアルゴリズムの増分更新効率が高く、非破壊推薦精度があり、大データ背景の下での性能優位性を指摘し、その応用の見通しを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム

著者キーワード (6件)： mean model ,  incremental extension ,  big data ,  map ,  recommender system ,  collaborative filtering

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  マーケティング  (KA06020W) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 推薦システム ,  平均 ,  モデル ,  拡張