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J-GLOBAL ID：201802220793999024   整理番号：18A0190341

ソーシャルネットワークにおける信用関係と項目評価に基づく新しいレコメンデーションモデル【Powered by NICT】

A Novel Recommendation Model Based on Trust Relations and Item Ratings in Social Networks

著者 (5件)： Song Haokai ,  Pei QingQi ,  Xiao Yang ,  Li Zi ,  Wang Yong
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NaNA  ページ： 17-23  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： 推薦システムは,情報選択の大容量からの個人選好のための正確で陽性項目やサービスをユーザに提供する重要な役割を果たしている。協調フィルタリング(CF)は推薦システムの不可欠な技術と電子商取引,社会的媒体とレビュー部位のような多くの分野で広く適用されている。しかし,CFはコールドスタートユーザ,コールドスタート項目とデータスパース性である三つの問題に悩まされている。これらの問題は,推薦性能を劣化させる。これらの問題に対処するために,著者らはTrustTR,信頼関係と項目評価に基づく新しいメモリベース推奨モデルを提案した。TrustTRは推薦性能を改善するために信頼できる友人の勧告,評判,ユーザ履歴評価を統合したものである。特に,不十分な項目評価を供給する信頼関係と定格情報に基づくユーザ評判を計算した。TrustTRはデータスパース性問題を緩和し,コールドスタートユーザのための推奨の品質を改善することができる。に加えて,コールドスタートの問題を緩和するために推奨因子の一つとして評判項目を利用した。最後に,実世界データセットからの実験結果は,この方法が他の五つの対応する推奨モデルと比較して良好な予測精度を生成できることを示した。Copyright 2018 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： 定格 ,  品質 ,  フィルタリング ,  媒質 ,  *電子商取引
準シソーラス用語： 予測精度 ,  信頼関係 ,  スパース性 ,  協調フィルタリング ,  大容量 ,  推奨システム ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ソーシャルネットワーク ,  信用 ,  評価