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J-GLOBAL ID：201802227652595443   整理番号：18A1217417

隠れ意味モデルに基づく個人化推薦【JST・京大機械翻訳】

LATENT FACTOR MODEL BASED PERSONALIZED RECOMMENDATION

著者 (3件)： Fan Huiting (中国科学技術大学計算机科学与技術学院,安徽合肥,230027) ,  Zhong Chunlin (中国科学技術大学計算机科学与技術学院,安徽合肥,230027) ,  Gong Haihua (中国科学技術大学計算机科学与技術学院,安徽合肥,230027)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 34  号： 12  ページ： 206-210  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  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： 協調フィルタリングと低ランク行列分解のような多くの従来の推奨方法は,物体またはユーザにおけるスパース性とコールドスタート問題を含んでいる。この2つの問題を克服するため、隠れた意味モデルに基づいた個人化推薦方法を提案した。ユーザの行動を分析することを通して,ユーザの興味因子を隠れた意味モデルによって推定して,ユーザの興味特性マトリックスを個人的に推薦した。現実の映画データに対する実験により、提案手法の有効性を検証したが、精度、再現率と被覆率において、従来の協調フィルタリング方法と内容に基づく方法より優れていることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタリング ,  *被覆率
準シソーラス用語： 再現率 ,  スパース性 ,  行列分解 ,  協調フィルタリング ,  *個人化推薦 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Latent factor model ,  Data sparsity ,  Cold-start ,  Personalized recommendation

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 (2件)： 意味モデル ,  個人化推薦