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J-GLOBAL ID：201802213458111258   整理番号：18A1622944

推薦システムを活用するための効率的なコホート最近傍(CNN)技術【JST・京大機械翻訳】

Efficient Cohort Nearest Neighbor (CNN) Technique to leverage Recommender Systems

著者 (2件)： Sinha Bam Bahadur (National Institute of Technology, Computer Science and Engineering, Dimapur, Nagaland, India) ,  Dhanalakshmi R. (National Institute of Technology, Computer Science and Engineering, Dimapur, Nagaland, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICACCE  ページ： 273-277  発行年： 2018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： 顧客による資源の多様な消費の長いテールは,電子商取引ウェブサイトとサービスプロバイダに対する挑戦を提起する。推薦システムは,上記の挑戦に対処するための活発な方法を提供する。インターネットの出現により,これらのシステムは電子商取引応用において広範な成功を達成した。最も広く使われている推薦システム技術は,可能なオプションの大きな集合からアイテムを示唆するために,個人化された方法でユーザを案内する協調フィルタリングである。本論文では,予測を行うために,高いコホート利用者に依存するコホート最近傍(CNN)推薦システムを提案した。本研究では,著者らの実験とRoot平均二乗誤差(RMSE)技術による精度の測定を行うために,MovieLensデータセットを使用した。この手法は,データ空間の粒度が増加すると,推薦システムの保持を1.09倍以上改善する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電子商取引 ,  *母集団 ,  インターネット
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  協調フィルタリング ,  サービスプロバイダ ,  *推奨システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 推薦システム ,  活用 ,  コホート ,  CNN