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J-GLOBAL ID：201702278136031930   整理番号：17A1393727

ソーシャルネットワークに基づく多次元包括的レコメンデーション手法【Powered by NICT】

A Multidimensional Comprehensive Recommendation Method Based on Social Network

著者 (6件)： Zhang Bo ,  Mu Cui ,  Zhao Qin ,  Peng Zhangjie ,  Ding Junhong ,  Liu Bo
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CBD  ページ： 194-199  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： ソーシャルネットワークに基づく現在の実体推奨は,研究ホットスポットである。さらに,ソーシャルネットワークエンティティ推奨はソーシャルネットワーク分析の主要な問題の一つである。推薦システムは,現在広く研究されてきた,いくつかの典型的なレコメンデーション手法は実用化に効果的に適用した。しかし,ソーシャルネットワークに基づく従来の推奨方法はいくつかの問題がある,エンティティを推奨する多次元考慮していないからである。これ等の問題を目指して,本論文では,ソーシャルネットワークに基づく多次元包括的推奨法を提案した。この方法のコアは主にエンティティ類似性,気密性,ユーザの興味を含んでいる。本論文では,ユーザの計算,特に実体におけるユーザの興味の計算,エンティティ間の類似性計算を導入した。さらに,多次元ソーシャルネットワークのユーザに基づく関連エンティティのすすめ包括的の全アルゴリズムを紹介する。最後に,提案したアルゴリズムの有効性をさらに確認するために,本論文では,包括的な実験におけるdoubanのデータセットを用いた条件付き推薦モデルによってこの推薦アルゴリズムモデルの性能を比較した。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： ホットスポット ,  類似性 ,  気密性 ,  アルゴリズム ,  *高次元
準シソーラス用語： 推薦アルゴリズム ,  エンティティ ,  推奨システム ,  ソーシャルネットワーク分析 ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

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 (4件)： ソーシャルネットワーク ,  多次元 ,  レコメンデーション ,  手法