文献

J-GLOBAL ID：201702240789753009   整理番号：17A1926229

放送ネットワーク環境におけるUCL推薦多様性最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Diversified Recommendation Method for UCL in Broadcast-Storage Network

著者 (3件)： Gu Liang (東南大学計算机科学与工程学院 南京 211189) ,  Yang Peng (計算机网絡和信息集成教育部重点実験室(東南大学)南京 211189) ,  Dong Yongqiang (東南大学計算机科学与工程学院 南京 211189)
資料名： Jisuanji Yanjiu yu Fazhan  (Jisuanji Yanjiu yu Fazhan)
巻： 54  号： 8  ページ： 1631-1643  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0790A  ISSN： 1000-1239  CODEN： JYYFEY  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： 既存のインターネットアーキテクチャと比較して,放送ネットワークは,ネットワークの共有プロセスにおける冗長なトラフィックを減少させて,効果的に情報過負荷を緩和することができた。一般的なコンテンツラベル(UCL)を用いて,ユーザの興味と推薦情報資源を適合させ,UCL個人化の推薦プロセスにおいて,ネットワークの意味論と高い時効特性をどのように結合するかについて述べた。UCLの推薦リストの多様性を効果的に向上させることは,放送ネットワークにおいて解決されるべき重要な問題となっている。本論文において,UCLにおける意味論的被覆木に基づくUCLのための新しい多様性最適化アルゴリズムを提案して,それはUCLにおける意味論的被覆木とUCLリストの2つのステップに分けることができた。UCL意味論的オーバレイツリーの構築段階において,意味論的被覆ツリーのいくつかの制約条件に基づいて,UCL意味論的情報と非意味論的ユーザのスコア情報を完全に考慮して,新しいUCLは,より高い優先度を持ち,リストの適時性を保証した。多様なUCLリストの質問段階において,単純なツリー検索と発見的リストの追加操作を用いて,UCLの推薦リストを迅速かつ効率的に獲得し,ユーザ要求に従ってUCL集合を迅速に返すことができた。理論的解析と一連のシミュレーション実験により,以下のことを示した。UDSCTアルゴリズムは,ベンチマークアルゴリズムと比較して,より良い多様性最適化効果と効率を得ることができて,効果的にネットワーク環境の要求を満たすことができた。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 ,  *ネットワーク ,  意味論 ,  *最適化 ,  *放送網 ,  シミュレーション ,  被覆 ,  時効 ,  優先度 ,  過負荷
準シソーラス用語： *ネットワーク環境 ,  スコア ,  情報資源 ,  *最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Broadcast-Storage network ,  uniform content label ,  recommendation ,  diversity ,  novelty

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 放送 ,  ネットワーク環境 ,  UCL ,  推薦 ,  多様性 ,  最適化アルゴリズム