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J-GLOBAL ID：201702258787018665   整理番号：17A1568983

ランクとオンライン学習へのフィードバック学習に基づくトップN推薦モデル【Powered by NICT】

A top-N recommendation model Based on feedback learning to rank and online learning

著者 (4件)： Chen Jiehao (School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Zhao Ziqian (School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Shi Jiyun (School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Zhao Chong (School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IAEAC  ページ： 384-389  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： 現在,推奨システムに関する研究は,多くの研究者からの強い注目を集めている。しかし,短時間で正確な推薦を行うのに関与している焦点である。最近,何人かの研究者はトップNレコメンデーションのためのランク付けのための学習に基づく形式的モデルを提案した。Top-Nレコメンデーションの改善効果および適時性の問題を解決することを目的として,解析と勧告の適時性に影響するいくつかの因子を要約し,オンライン学習と結合した最近のフィードバックのランキングモデルを提案した。実験を行いその結果,ユーザの最近のフィードバックと基本的な推奨出力の第二ランク付け後,推薦精度が効果的に改善されることを示した。さらに,最近フィードバックのランキングモデルに基づくオンライン学習アルゴリズムの適用を検討した。シミュレーション実験により,モデルは実時間でオンライン更新後の正確な推薦を行う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： *学習 ,  シミュレーション ,  *モデル ,  学習アルゴリズム ,  *フィードバック ,  等級づけ
準シソーラス用語： 実時間 ,  *オンライン ,  改善効果 ,  推奨システム ,  *オンライン学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： オンライン学習 ,  フィードバック ,  学習 ,  トップ ,  推薦 ,  モデル