抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,推薦システムにおける意味論的因子の欠落に関するであり,現在の電子商取引ウェブサイトにおいて採用されている種々の推奨技術について述べた。推薦システムは三つのカテゴリーに分類できる:コンテンツベース,協調,およびハイブリッドレコメンデーションアプローチ。コンテンツベースシステムは,項目の特性は推奨されると考えた。例えば,アマゾンユーザは多くの恋愛小説を購入しているならば,「恋愛」ジャンルを持つとして,コンテンツベース推薦システムはデータベースの小説を推奨している。協調フィルタリングシステムは留意ユーザや項目間の類似性測度に基づく項目を推奨した。利用者への推奨項目は類似したユーザによるが好まれた。も生成物を推奨し正確に電流推薦システムにおける意味論の必要性を強調した。も電流レコメンデーション手法中に存在する様々な制限について述べ,電子商取引Webサイトで使用される現在のレコメンデーションシステムを改善することを可能な解決策を示唆している。も種々のパラメータに定格によるアマゾン,Ebay,Flipkart SnapdealとPaytmのような一般的なeコマースWebサイト上での調査を含み,その比較分析また,グラフアルゴリズムはe-コマースウェブサイトにおける勧告を改良するために使用できるかどうか検討する。提案したシステムは,提案した方法を用いた画像のflickr.com勧告を比較した。法はグラフに基づく重畳法を用いた意味論的推奨を組み込んでいる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】