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J-GLOBAL ID：201702252009712211   整理番号：17A1258535

HCoM:不均一陰的フィードバックのためのアイテムベース類似性モデル【Powered by NICT】

HCoM: Item-Based Similarity Model for Heterogeneous Implicit Feedback

著者 (4件)： Chen Lini ,  Xin Xin ,  Wong Dong ,  Ding Yue
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MDM  ページ： 40-49  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： モバイルデバイスの普及は,ユーザが多くの陰的フィードバック(例えば,クリック,希望リストに加え,購入)を生成する電子商取引の開発を進めている。一般に,陰的フィードバックは購入のようなある種の暗黙のフィードバックとクリックのような不確実な陰的フィードバックに分けることができる。しかし,ある種の暗黙のフィードバックはわずかであるが,クリックのような不確実な陰的フィードバックがより一般的である。レコメンダーシステムでは,大部分の従来の方法は,ある種の暗黙のフィードバック,スパース性問題にのみを利用している。本論文では,ある種の暗黙のフィードバックのスパース性問題を扱うために不均一陰的フィードバック利用するHCoM(不均一COnstraintモデル)と呼ばれる改良型アイテムに基づく類似性モデルを提案した。我々のモデルでは,項目類似性は,正則化項に関与する不均一拘束(HC)と構造方程式モデリングアプローチを用いて学習した。その結果,スパース性問題を緩和しより高い精度が得られた。最新のトップNレコメンデーション手法とHCoMを比較するために異なるスケールとsparsitiesと真正ユーザ商品移動挙動データセット上で一連の実験を行った。実験結果はHCoMが推薦品質と比較して全ての方法で顕著な改善を達成することを示した。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： 購買 ,  正則化 ,  *フィードバック ,  電子商取引 ,  *類似性 ,  不確実性 ,  品質
準シソーラス用語： 構造方程式モデリング ,  スパース性 ,  モバイルデバイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  事務・経営情報処理  (JE15020F) ,  マーケティング  (KA06020W) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 不均一 ,  フィードバック ,  類似性 ,  モデル