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J-GLOBAL ID：201802224595123911   整理番号：18A1147144

MBAを用いたコールドスタート問題の解決【JST・京大機械翻訳】

Solving cold start problem using MBA

著者 (3件)： Mishra Nitin Kumar ,  Mishra Vimal (IERT Allahabad) ,  Chaturvedi Saumya (AKTU Lucknow)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICPCSI  ページ： 1598-1601  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： 勧告システムはインドと世界における電子商取引事業の基盤である。発展途上国における4G技術の出現後,国の人々はこれまでよりインターネットを使用している。インターネット上では多くのオプションが利用可能である。人々はすべてのオプションと混乱している。推薦システムは,システムにおけるユーザの履歴に基づいてユーザオプションを与えることにより,これを容易にする。現在,著者らは,yliとdisに基づいて選択を得ることができる。しかし,この推薦システムは,ユーザとアイテムに関する情報を持たない場合には失敗する。ユーザ履歴を持たないので,簡単な単語では,推薦アルゴリズムを使用することができない。本論文では,この問題をいくつかのレベルに解決するために,MBA(市場バスケット分析)技術を提案した。この方法を開発し,試験するためにアマゾンにより利用可能なデータを用いた。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： 電子商取引 ,  単語 ,  *インターネット ,  発展途上国 ,  インド
準シソーラス用語： 推薦アルゴリズム ,  推奨システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： MBA ,  スタート ,  問題