抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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財とサービスに関する情報の増加量はサイバースペースにおけるオンラインバイヤのための混乱を増大している,この問題が続けられている。情報過負荷に対処するための最も重要な方法の一つは,推薦システムと呼ばれるシステムを使用することである。推薦システムのタスクは,最も適切かつユーザの要求とニーズに最も近い製品を提供することである。このシステムでは,主な問題の一つは,コールドスタート課題である。新しいユーザを記録するとき,この問題が生じるとは,ユーザからのシステムで利用可能な情報は不十分であるため,システムは,適切な勧告を提供するために対処できず,システム誤差は上昇する。本論文では,この問題を軽減するためのオピニオンリーダと呼ばれる新しい測定を用いることを提案した。オピニオンリーダは意見をターゲットユーザーに影響を及ぼすことを人である。その結果,利用者-項目の行列スパース性と新しいユーザ検層の場合には,新しいユーザのための適切な推薦を提供するオピニオンリーダの所見を用い,それによって推薦システムの精度を増加させることができる。いくつか行った試験の結果は,推薦システムと組み合わせたオピニオンリーダは推薦誤差を効果的に低減することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】