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J-GLOBAL ID：201802219304306378   整理番号：18A1831033

LSI情報融合に基づく実時間推薦アルゴリズム研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Real-time Recommendation Algorithm Based on LSI Information Fusion

著者 (6件)： He Zijian (華南師范大学 数学科学学院,广東 广州,510631) ,  Li Jiamin (華南師范大学 数学科学学院,广東 广州,510631) ,  Li Qiurui (華南師范大学 数学科学学院,广東 广州,510631) ,  Yu Junhui (華南師范大学 数学科学学院,广東 广州,510631) ,  Zheng Yuanjun (華南師范大学 数学科学学院,广東 广州,510631) ,  Li Xiangru (華南師范大学 数学科学学院,广東 广州,510631)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 28  号： 7  ページ： 73-77,82  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在、国内の対話コミュニティのユーザー検索推薦は主に文字マッチングに基づき、ユーザーの履歴行為情報の総合利用を欠いている。LSI(latentsemanticindexing)に基づくユーザーのリアルタイム推薦アルゴリズムを提出し、検索キーワードとコミュニティユーザーの歴史行為情報を融合し、リアルタイム推薦と検索内容が確実に相関する高品質ユーザーを推薦した。キーワード検索の問題において、従来の文字マッチングの枠組みを突破し、コミュニティユーザーの履歴行為情報を融合して検索を行い、文字マッチングによる情報の薄さを避け、エラーを推薦した。LSIの従来の応用と異なり、このシステムはLSIを用いて語の潜在語義とベクトル空間の次元縮小の2つの特性を利用し、LSIをリアルタイムユーザーの推薦状況に応用し、より効率的にコミュニティユーザーの推薦を行う。推薦アルゴリズムの訓練とテストを例証する。実データにより、提案アルゴリズムの推薦効果の比較は現状が明らかに向上し、推薦ユーザーの履歴行為情報と検索キーワードを一致させることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 会話 ,  *アルゴリズム ,  マッチング ,  コミュニティ ,  ベクトル空間 ,  *LSI【IC】 ,  次元縮小
準シソーラス用語： 語義 ,  キーワード検索 ,  高品質 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： LSI ,  情報融合 ,  実時間 ,  推薦アルゴリズム ,  研究