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J-GLOBAL ID:201702281174916122   整理番号:17A1118758

重み付け二部ネットワークによるモデル化レコメンダーシステム【Powered by NICT】

Modeling recommender systems via weighted bipartite network
著者 (7件):
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)
抄録/ポイント:
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推薦システムは,ユーザが膨大な情報空間内の興味あるおよび関連する物体を見つけるのを支援する,すなわち,情報過負荷問題を解決するために大きな可能性を示した。より正確な勧告を達成するために,本論文では,高度ノードの影響を抑制するために調整可能なパラメータβを導入することにより元の重み付きネットワークベース推論に改善することを推薦アルゴリズム改良された重み付きネットワークに基づく推論(INBIw)を提案した。INBIwの推薦性能を評価するために,ランク付け位置速度と的中率を計算した。MovieLensデータセットに基づく実験の結果,INBIwはランキング位置速度と的中率に関して以前の方法,大域的ランキング法,協調フィルタリング,ネットワークベース推論,および重み付きネットワークベースの推論を含むより優れていることを示した。具体的には,良く機能し,より正確な予測を与えた。さらなる分析を行った後,INBIwのレコメンデーション結果は推奨リストのデータと長さの量に鈍感であることを発見した。INBIwはデータスパース性に対処でき,また実際の状況の種々の要求を満足することができる。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】
分類 (2件):
分類
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その他の情報処理  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (3件):
タイトルに関連する用語
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