抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
近年,電子商取引は広く利用されている,ますます注目を集めている。それ故,本論文では,電子商取引プラットフォームのための新しい協調フィルタリングに基づく個別化推薦手法を提案した。第一に,著者らは,提案した個人化推薦システムは三つのモジュールを含む説明1)挙動記録モジュール,2)モデル解析モジュール,および3)レコメンデーションアルゴリズムモジュール。提案の個人化レコメンデーションアルゴリズムでは,様々な製品に関するユーザ評価スコアに従って得られたレコメンデーション結果。,ユーザ評価スコアは,ユーザの評価データ行列として表現される。第二に,筆者らの提案推薦アルゴリズムにおいて,最大マージン行列因子分解を用いて,半正定値計画ソルバによりパーソナル化されたレコメンデーション結果を得ることである。最後に,実験結果は筆者らの提案アルゴリズムが他の方法よりも高い精度を達成でき,電子商取引ユーザに適している生成物を提供できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】