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J-GLOBAL ID：201702255291603464   整理番号：17A1586595

融合項目ラベル情報のランキングに向けた社会化推薦アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Rank-Oriented Social Recommendation Algorithm with Item Tag Information

著者 (4件)： Lian Xubao (大連理工大学 計算机科学与技術学院,遼寧 大連,116024) ,  Lin Hongfei (大連理工大学 計算机科学与技術学院,遼寧 大連,116024) ,  Xu Bo (大連理工大学 計算机科学与技術学院,遼寧 大連,116024) ,  Lin Yuan (大連理工大学 公共管理与法学学院,遼寧 大連,116024)
資料名： Jisuanji Kexue Yutansuo  (Jisuanji Kexue Yutansuo)
巻： 11  号： 3  ページ： 373-381  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2939A  ISSN： 1673-9418  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： 近年、推薦システムはますます人々に注目され、応用場面により、主にスコア予測とトップ-K推薦に分けられている。従来のスコアリング推薦システムとトップ-Kランキング推薦システムは,ユーザとプロジェクトの二成分スコア情報を考慮するだけで,ある程度の限界があるので,リストランキングに基づくマトリックス分解法を拡張した。一方では,ユーザ間の関心関係を十分に考慮する必要がある。まず第一に,ユーザ間の信頼性をユーザ間の関心関係によって計算し,次に,ユーザ間の信頼度によって,オリジナルのモデルの損失関数にユーザのソーシャル制約条件を加えることによって,相互に信頼できるユーザ選好ベクトルをできるだけ接近させた。一方,計算項目にはラベルの重みがあり,それにより項目間のラベル類似度を計算し,さらに項目のラベル制約項を損失関数に加える.実際のEpinionsと百度映画データセットの実験結果により、この方法のNDCG値は元のモデルと比べ、ある程度の向上があり、推薦精度を有効に向上させた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： 損失関数 ,  *等級づけ ,  ベクトル ,  予測 ,  信頼性 ,  信頼度
準シソーラス用語： 類似度 ,  スコア化 ,  スコア ,  推奨システム ,  *推薦アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： recommender system ,  social networks ,  tag system ,  learning to rank ,  matrix factorization

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 (5件)： 融合 ,  ラベル ,  ランキング ,  社会 ,  推薦アルゴリズム