文献

J-GLOBAL ID：201702278042522051   整理番号：17A1282842

非対称重みづけ類似度に基づく協調フィルタリング推薦アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Asymmetric Weighted User Similarity

著者 (3件)： Liu Zhusong (广東工業大学計算机学院,广州,510006) ,  Ou Shihua (广東工業大学計算机学院,广州,510006) ,  Huang Shuqiang (ji南大学理工学院光電工程系,广州,510632)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 38  号： 4  ページ： 721-725  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： 協調フィルタリングアルゴリズムは推薦システムにおける一般的なアルゴリズムとして、実際の応用においてもいくつかの問題があり、例えば、従来の協調フィルタリングアルゴリズムにおける対称類似度計算方法はユーザー類似度測定値に誤差がある。この問題を解決するために,非対称性重みづけ類似性フィルタリング法を提案したが,この問題を解決するために,新しい方法を提案した。ユーザの共同評価項目の割合を計算することによって,ユーザの類似性の非対称重み係数を決定し,ユーザ間の相互作用の差異を表現する。重みづけ因子と従来の類似性測定法により,ユーザ類似行列を決定し,行列分解勾配降下法を用いて,共通スコア項目を持たないユーザ間の類似度データを適合させた。最後に、MovieLensとDoubanデータセットによる実験検証と比較を行い、二乗平均平方根誤差と平均絶対誤差を評価基準とし、実験結果により、提案した方法の推薦精度がより高いことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 評価基準 ,  最急降下法 ,  *対称性 ,  *非対称性 ,  類似性 ,  *重みづけ ,  相互作用 ,  *アルゴリズム ,  *フィルタリング
準シソーラス用語： 行列分解 ,  重み係数 ,  推奨システム ,  *推薦アルゴリズム ,  *協調フィルタリング ,  *類似度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： recommender systems ,  collaborative filtering ,  user similarity ,  asymmetric weighting factors

分類 (3件)： 電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  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)： 非対称 ,  重みづけ ,  類似度 ,  協調フィルタリング ,  推薦アルゴリズム