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J-GLOBAL ID：201702289051391692   整理番号：17A1351441

ヘジタント・ファジィ集合を用いたグループ勧告の多様性および新規性の処理【Powered by NICT】

Dealing with diversity and novelty in group recommendations using Hesitant fuzzy sets

著者 (4件)： Castro Jorge (Department of Computer Science and Artificial Intelligence, University of Granada, Spain) ,  Barranco Manuel J. (Computer Science Department, University of Jae ́n, Spain) ,  Rodriguez Rosa M. (Department of Computer Science and Artificial Intelligence, University of Granada, Spain) ,  Martinez Luis (Computer Science Department, University of Jae ́n, Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FUZZ-IEEE  ページ： 1-6  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： 多様性と新規性は,レコメンダーシステムのユーザ,情報過負荷問題を軽減するにより高く評価される特徴である。これらの特徴は,メンバーの関心とニーズを互いに異なるか衝突でもされるので,グループへの助言でより重要である。基を推奨するに使用されてきた種々の技術。しかし,これらの技術は情報の損失,推奨に負の影響を与えるを示唆する凝集段階を適用した。群躊躇としてグループメンバーの種々の関心とニーズを考慮した凝集段階の負の影響を避けるで,このようにして,著者らの提案は,グループ情報をモデル化するために躊躇型ファジィ集合を用いた。事例研究を提案,その結果は推薦多様性,新規性と精度に関するその性能を示し評価した。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： モデリング ,  *ファジィ集合 ,  過負荷 ,  事例研究 ,  凝集

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 集合 ,  グループ ,  勧告 ,  多様性 ,  新規性