ビデオコンテンツと社会ネットワークの組合せに基づくビデオレコメンデーションアルゴリズム【Powered by NICT】

Cui Laizhong; Dong Linyong; Fu Xianghua; Wen Zhenkun; Lu Nan; Zhang Guanjing

文献

J-GLOBAL ID：201702280957832133 整理番号：17A1118760

ビデオコンテンツと社会ネットワークの組合せに基づくビデオレコメンデーションアルゴリズム【Powered by NICT】

A video recommendation algorithm based on the combination of video content and social network

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資料名：
巻： 29 号： 14 ページ： null 発行年： 2017年
JST資料番号： W2542A ISSN： 1532-0626 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最近,社会的ネットワークは,インターネットの最大の情報交換プラットフォームの一つとなっている。さらに,ソーシャルネットワークにおけるユーザがソーシャルネットワーク適用によるビデオを視聴しした。適切な推奨ビデオリストを提供するために,ソーシャルネットワークのためのビデオ推薦アルゴリズムは最新の研究課題となっている。一方で,ますます多くの研究者は,ビデオ推薦アルゴリズムの中に信頼性の概念を導入した。しかし,それらのほとんどは類似性に基づく信用友人を選択し,社会的ネットワークの特性を無視している。一方,ほとんどの以前のビデオ推薦アルゴリズムはビデオは,ビデオの品質を評価するためにしていることが数に基づいている。ソーシャルネットワークにおける社会的関係とビデオの評判の良好な利用には至っていない。本論文では,主にソーシャルネットワークにおける現行のビデオ推薦アルゴリズムの有効性と性能は,ユーザを満足させることができない課題に焦点を当てた。本論文では,ビデオコンテンツと社会ネットワークの組合せに基づく新しいビデオレコメンデーションアルゴリズムを提案した。著者らが提案したアルゴリズムは信用友人計算モデルとビデオの品質評価モデルから構成されている。信頼友人計算法は,ユーザ間の類似性,ユーザ間の相互作用,及びユーザの活性度を考慮している。ビデオの品質評価モデルでは,ビデオの評判によるビデオのアクセプタンス比を組み合わせた。ビデオを,このモデルを通して適切な評点を与えることができる。二提案したモデルに対して,それぞれアルゴリズムとビデオ推薦アルゴリズムを計算する対応する信頼友人を設計した。積分ビデオ推薦アルゴリズムは,これらの二つのアルゴリズムから構成されている。実験を行いその結果,提案アルゴリズムの性能と有効性二古典的ビデオ推薦アルゴリズム(すなわち,ユーザベースの協調フィルタリングアルゴリズムとTBR Dアルゴリズム)のそれらよりも優れていることを示し,精度,再現率とF1測度した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

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図形・画像処理一般 , パターン認識 , 計算機網 , テレビジョン一般

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