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J-GLOBAL ID：201702278161216569   整理番号：17A1386541

コンテンツベースレコメンダーシステムのためのモデリングユーザ傾向【Powered by NICT】

User trends modeling for a content-based recommender system

著者 (3件)： Bagher Rahimpour Cami (Faculty of Computer Engineering and Information Technology, Shahrood University of Technology, P.O. Box 316, Shahrood, Iran) ,  Hassanpour Hamid (Faculty of Computer Engineering and Information Technology, Shahrood University of Technology, P.O. Box 316, Shahrood, Iran) ,  Mashayekhi Hoda (Faculty of Computer Engineering and Information Technology, Shahrood University of Technology, P.O. Box 316, Shahrood, Iran)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 87  ページ： 209-219  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 推薦システムは,最も適切な資源を検索による情報過負荷問題を克服するために開発した。ユーザ興味を推定する適切なモデルを構築推薦システムの主要な課題である。プロファイルマッチングおよび潜在的要因は,ユーザモデリングのための二つの主要な方法である。タイムスタンプの概念は既に推薦システムの一時的な性質に対処するために適用されてきたが,このような系の進化的挙動は研究が比較的少ない。本論文では,類似した項目の異なるグループの項目を選択するユーザの興味を捉えるために傾向の概念を導入した。傾向に基づくユーザモデルは距離依存中国レストランプロセス(dd CRP)の新しい拡張へのユーザプロファイルを組み込むことによって構築した。Bayes非パラメトリックモデルであるdd CRP,ユーザ関心の動力学を捕捉する進化的ユーザモデルを構築するための枠組みを提供する。三ニュース機関のニュースツイートを含む(New York Times,BBCと関連するプレス)実世界データセットを用いて,提案した方法を評価した。実験結果と比較は,提案した手法の優れた推薦精度,時間と共に進化する効果的にその能力を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデル ,  中華人民共和国 ,  プレス ,  利用者プロファイル ,  過負荷 ,  *ニュース
準シソーラス用語： パラメトリックモデル ,  ユーザモデル ,  タイムスタンプ ,  ユーザモデリング ,  推奨システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ユーザ傾向 ,  コンテンツベースレコメンダーシステム ,  ユーザモデリング

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： モデリング ,  傾向