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J-GLOBAL ID：201702255072481626   整理番号：17A1557395

新しい信頼-ベース推奨アプローチ:信頼性および確実性の結合【Powered by NICT】

A new confidence-based recommendation approach: Combining trust and certainty

著者 (3件)： Gohari Faezeh Sadat (Faculty of Computer Science and Engineering, Shahid Beheshti University G.C., Tehran, Iran) ,  Aliee Fereidoon Shams (Faculty of Computer Science and Engineering, Shahid Beheshti University G.C., Tehran, Iran) ,  Haghighi Hassan (Faculty of Computer Science and Engineering, Shahid Beheshti University G.C., Tehran, Iran)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 422  ページ： 21-50  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 協調フィルタリング(CF)は,最も成功した推奨技術の一つである。最近,陰的信頼ベース推薦手法は推薦性能を改善するためにCFに暗黙信用情報を組み込むことが明らかになった。以前の陰的信頼性モデルは,全ユーザは評価の同じ知覚を持つと仮定した。しかし,すべてのユーザは同じ定格領域(例えば1 5スケールで評価)のメンバーを採用しているが,患者の好みを表現するために各個体は定格ドメインに関する自分の解釈を持っている。このようにして,ユーザの評価ベクトルはある程度の不確実性,ユーザの利用傾向に依存していることが合理的である。本論文では,推薦システムの文脈における信頼性モデリングのための新しいアプローチを提案した。このモデリングのアイデアは,特定のユーザの信頼性はユーザの意見の信頼に依存するだけでなく,これらの所見の確実性に依存することである。この考えに基づいて,新しい信頼ベース推薦(CBR)アプローチを提案した。このアプローチは,局所的および大域的の両観点からユーザと項目の信頼値を導出する四種類の信頼性モデルを採用した。実世界データセット上での実験結果により,提案した方法の有効性を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 不確実性 ,  *信頼性 ,  フィルタリング ,  ベクトル ,  モデリング
準シソーラス用語： 信頼性モデリング ,  推奨システム ,  信頼性モデル ,  協調フィルタリング ,  *確実性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 推薦システム ,  協調フィルタリング ,  信頼性 ,  確実性 ,  エントロピー ,  信頼

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 信頼 ,  推奨 ,  確実性