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J-GLOBAL ID：201702245552448845   整理番号：17A1593676

スコアと項目の特徴に基づくグループ推薦方法【JST・京大機械翻訳】

Group recommendation method based on ratings and item features

著者 (3件)： Ye Bailong (中南大学,長沙410083;湖南大学信息科学与工程学院,長沙410082) ,  Xu Jingjing (湖南大学信息科学与工程学院,長沙,410082) ,  Yan Sun (湖南華菱湘潭鋼鉄有限公司,湖南湘潭,411101)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 34  号： 4  ページ： 1032-1035,1046  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： 既存のグループ推薦方法の正確さが低い問題に対して、採点と項目の特徴に基づく結合方法を提案した。まず第一に,時間の影響因子と項目の特性を総合的に考慮して,改良したTF-IDF方法を用いて,各々の特性におけるメンバーの選好モデルを構築した。次に,グループユーザの間の相互作用を考慮して,本論文は,属性の平均値類似性重みと特性属性の頻度の重みの2つの側面から,グループ選好モデルを得た。最後に,項目の特性とスコアの類似性を計算し,予測スコアを推奨し,推奨することが推奨されていることが示されたことが示されたことが示された。MovieLensデータセット上で実験を行い、本方法は既存方法より正確率が明らかに高いことが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *類似性 ,  予測
準シソーラス用語： 影響因子 ,  *スコア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： group recommendation ,  user preference model ,  group preference model ,  comprehensive similarity

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： スコア ,  グループ ,  推薦