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J-GLOBAL ID：201702243964216871   整理番号：17A1283552

コンテンツフィルタリングPageRankに基づくトップ-k学習リソースマッチング推薦【JST・京大機械翻訳】

Top-k Learning Resource Matching Recommendation Based on Content Filtering PageRank

著者 (3件)： Liang Tingting (广西師范大学計算机科学与信息工程学院,广西桂林,541004) ,  Li Chunqing (广西民族師范学院数学与計算机科学系,广西崇左,532200) ,  Li Haisheng (广西民族師范学院数学与計算机科学系,广西崇左,532200)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 43  号： 2  ページ： 220-226  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： オンライン教育支援技術におけるテキスト処理に関する多義語と同義語の問題に対して、内容フィルタリングPageRankの意味類似置換に基づくトップ-k学習資源推薦アルゴリズムを提案した。内容のベクトル空間フィルタリングに基づく学習資源フィルタリング推薦モデルを構築し、このモデルは、資源間のマッチング方式を採用して、意味類似性を置換することで、多義語または同義語の漏れ問題を避ける。本論文は,従来のPageRankアルゴリズムとWebページの間のハイパーリンクモードを考慮して,資源のタイプを分割することによって,特徴のMarkov収束マトリックスを得るために,PageRankアルゴリズムを提案した。最後に,トップ-kアルゴリズムを用いて,推薦結果の精密化を達成した。実験結果により,提案したアルゴリズムは,公共学習資源データセットにおいて,計算時間のカバー率に対して実行可能であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデル ,  Webページ ,  *マッチング ,  文書処理 ,  精密化 ,  ベクトル ,  *学習 ,  同義語 ,  CPU時間 ,  空間フィルタリング ,  アルゴリズム ,  *フィルタリング
準シソーラス用語： 意味類似性 ,  推薦アルゴリズム ,  *PageRank , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： content filtering ,  PageRank algorithm ,  Top-k sorting ,  Markov convergent matrix ,  resource matching

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  情報加工一般  (AC05010A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： コンテンツ ,  フィルタリング ,  PageRank ,  トップ ,  学習 ,  リソース ,  マッチング ,  推薦