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J-GLOBAL ID：201702246879516698   整理番号：17A1035432

LBSNにおける利用者の集合と活性の群POI推薦融合に関する研究【Powered by NICT】

Research on group POIs recommendation fusion of users’ gregariousness and activity in LBSN

著者 (2件)： Zhengwu Yuan (College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, China) ,  Cuiping Chen (College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCCBDA  ページ： 305-310  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： 群に対する関心の推奨点として位置に基づくソーシャルネットワーク(LBSN)ログインデータの研究では,個々のログインの不均衡数と多様性および群ユーザ関連の異なる程度のために,レコメンデーション結果の貧弱な推薦精度と高バイアスのようないくつかの問題がある。本論文では,新しいグループレコメンデーションモデルを提案した。最初に,既存の個々の推奨モデルはテキスト検索理念としきい値関数と組み合わせたユーザ評価戦略を改善することである。第二に,推奨戦略は,個々の推薦リストを集約するために使用されている。を考慮したユーザの友人関係,ログインの類似性と周波数,ユーザ群居性量および活性量に導き,勧告を作る新しい群ユーザ選好モデルを形成した。実験結果は,改良されたスコアリング戦略は推薦の精度を改善することができ,グループの関心の点を推奨する新しいグループ重みづけモデルを推奨偏差を減少させることにより推奨品質を改善することが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】

シソーラス用語： バイアス ,  *重みづけ ,  類似性 ,  品質 ,  周波数
準シソーラス用語： スコア化 ,  友人関係 ,  テキスト ,  不均衡 ,  ログイン ,  社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 集合 ,  活性 ,  群 ,  推薦 ,  融合 ,  研究