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J-GLOBAL ID：201702245790585667   整理番号：17A1394005

拡張隣接協調フィルタリングを用いたレコメンデーション戦略【Powered by NICT】

Recommendation strategy using expanded neighbor collaborative filtering

著者 (4件)： Wang Bin (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, P. R. China) ,  Gao Qi (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, P. R. China) ,  Feng XiaoXue (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, P. R. China) ,  Pan Feng (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 1451-1455  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 推薦システムの評価は,しばしば精度に向かってバイアスであり,全参加者の関心のバランスをとるために困難である。本論文では,拡張した近傍協調フィルタリング(ECF)を用いた新しい推奨戦略を提示した。標準協調フィルタリング(CF)とは異なり,この推奨戦略は第二近似解近傍,推奨の被覆率と多様性に寄与すると期待される,を考慮している。最近傍による第二近似解近傍で与えられたユーザを結合する提案した移動類似性。MovieLensデータセットに基づいて,戦略をいくつかの代表的な類似性指標に試験した。数値結果は,ベンチマークCFと比較して被覆率と多様性に対する改善を確認し,明らかに精度には影響しなかった。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： バイアス ,  ベンチマーク ,  *フィルタリング ,  *被覆率 ,  類似性
準シソーラス用語： 近似解 ,  推奨システム ,  *協調フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 拡張 ,  協調フィルタリング ,  レコメンデーション ,  戦略