文献

J-GLOBAL ID：201702233495657955   整理番号：17A0940121

再発ログ双線形モデルを用いたマルチ行動逐次予測【Powered by NICT】

Multi-Behavioral Sequential Prediction with Recurrent Log-Bilinear Model

著者 (3件)： Liu Qiang (Center for Research on Intelligent Perception and Computing (CRIPAC)National Laboratory of Pattern Recognition (NLPR)Institute of AutomationChinese Academy of Sciences (CASIA)) ,  Wu Shu (Center for Research on Intelligent Perception and Computing (CRIPAC)National Laboratory of Pattern Recognition (NLPR)Institute of AutomationChinese Academy of Sciences (CASIA)) ,  Wang Liang (Center for Research on Intelligent Perception and Computing (CRIPAC)National Laboratory of Pattern Recognition (NLPR)Institute of AutomationChinese Academy of Sciences (CASIA))
資料名： IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering  (IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)
巻： 29  号： 6  ページ： 1254-1267  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： インターネット応用の急速な普及に伴い,協調フィルタリングにおける逐次予測は新興の重要な課題となっている。特定ユーザの行動履歴を考えると,彼または彼女の次の選択を予測する種々のオンラインサービスの改善に重要な役割を果たしている。一方,複数タイプの挙動とますますシナリオであるが,既存の研究は,主として単一型挙動の配列を調べた。広く使用されている手法として,Markov連鎖ベースのモデルは強い独立性の仮定に基づいている。モデリング配列のための二種の古典的神経回路網方法として,リカレントニューラルネットワークは短期文脈をモデル化できず,対数-双線形モデルは長期状況には適していない。本論文では,リカレントログ双一次(RLBL)モデルを提案した。固有遷移行列を用いた歴史的配列における複数のタイプの挙動をモデル化することができる。RLBLモデリング長期コンテキストのためのリカレント構造を適用した。各隠れ層内のいくつかの項目をモデル化し,モデル化短期文脈のための位置特異的遷移行列を採用している。さらに,行動履歴における連続時間差を考慮した動的予測のための重要な因子である,RLBLを拡張し,時間特異的遷移行列を用いた位置特異的遷移行列を置換し,それに応じて提案する時間を意識した再発ログ双一次(TA RLBL)モデル。実験結果は,提案したRLBLモデルとTA RLBLモデルは,異なる数の行動タイプの三つのデータセット,すなわち,Movielens 1Mデータセット,グローバルテロリズムデータベースとTmallデータセット上で比肩可能な比較手法に比べて大きな改善をもたらすことを示した。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： Markov連鎖 ,  *再発 ,  対数 ,  連続時間系 ,  モデリング ,  *予測 ,  神経回路網 ,  インターネット ,  再帰性
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  遷移行列 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  行動履歴 ,  協調フィルタリング ,  *線形モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 再発 ,  ログ ,  線形モデル ,  マルチ ,  行動 ,  逐次 ,  予測