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J-GLOBAL ID：201802221948917979   整理番号：18A1900950

適応ユーザマトリックス構築に基づく行列完備化によるアイテムの興味レベル推定【JST・京大機械翻訳】

Interest Level Estimation of Items via Matrix Completion Based on Adaptive User Matrix Construction

著者 (4件)： Kushima Tetsuya (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University, N-14, W-9, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido, 060-0814, Japan) ,  Takahashi Sho (Faculty of Engineering, Hokkaido University, N-13, W-8, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido, 060-8628, Japan) ,  Ogawa Takahiro (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University, N-14, W-9, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido, 060-0814, Japan) ,  Haseyama Miki (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University, N-14, W-9, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido, 060-0814, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICME  ページ： 1-6  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： 本論文では,適応ユーザマトリックス構築に基づくマトリックス完了によるアイテムの関心レベル推定のための新しい方法を提案した。提案した方法は,ユーザの行動特徴と関心レベルから成るユーザマトリックスを適応的に構築するための新しい基準を導入し,それは,ターゲットユーザと類似ユーザによって評価される。推定において,打切り核ノルムを用いたランク最小化による行列完了を構築行列に適用した。提案した方法は,ターゲットユーザの関心レベル推定と,マトリックス完了アルゴリズムで生じる監視誤差による推定に適した類似ユーザの選択の両方を可能にする。原因誤差は,推定された関心レベルと真のものの間の最小差を示し,それらは最適推定と適応選択の両方の基準と見なすことができる。さらに,提案した方法は,推定に及ぼす欠落データの影響を減少させるために重み行列を使用する。その結果,適応的に構築されたマトリックスを用いることにより,関心レベルの正確な推定が可能になる。提案した方法をユーザの挙動と関心データに適用することにより得た実験結果は,提案した方法の有効性を示した。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： アルゴリズム ,  ノルム ,  *打切

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  マトリックス ,  構築 ,  行列 ,  興味 ,  推定