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J-GLOBAL ID：201802222042148933   整理番号：18A0201586

信頼関係伝送に基づくレコメンデーションシステム【Powered by NICT】

Recommendation system based on trusted relation transmission

著者 (2件)： Bian Yixiong (Jiangsu Key Lab of Big Data and Security and Intelligent Processing, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, 210023, China) ,  Li Huakang (Jiangsu Key Lab of Big Data and Security and Intelligent Processing, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, 210023, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISKE  ページ： 1-8  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： インターネットの急速な発展に伴い,オンラインショップと娯楽プラットフォームのための推薦システムの応用がますます普及している。勧告の有効性を改善するために,外部情報は様々なアルゴリズム,位置および社会的関係などに適用した。しかし,大部分のアルゴリズムは,外部情報の内因性機構の深さ解析を用いない外部情報の導入に焦点を当てただけであった。本論文では,社会的信用関係の伝達モデルを提案し,元の信頼勧告に基づく枝刈りアルゴリズムを用いた伝達モデルの信頼性を最適化した。新しい信頼できる関係の反復に基づく信頼できる社会的関係マクロ連鎖移動モデルは社会的関係の類似性により定義した。情報源としての特定の関心トピックでは,微細転移モデルは社会的情報配布アルゴリズムを用いた膨張の利点と信頼性の課題を達成した。マクロとミクロの信頼できる移動モデルの有効性を実証するために,マントラ探索木枝刈りアルゴリズムと類似した生成物を置換類似カテゴリーの最適化アルゴリズムを用いた。実験結果は信頼関係の巨視的および微視的移動モデルに基づく提案した方法は,推奨システムの成功率と安定性を高めることを示した。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： 類似性 ,  深さ分析 ,  信頼性 ,  インターネット ,  情報配布 ,  *アルゴリズム ,  最適化
準シソーラス用語： 成功率 ,  最適アルゴリズム ,  探索木 ,  移動モデル ,  枝刈りアルゴリズム ,  社会的関係 ,  *推奨システム ,  *信頼関係 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 信頼関係 ,  レコメンデーションシステム