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J-GLOBAL ID：201802232183370022   整理番号：18A1770619

二次暗黙フィードバックを考慮した個人化推薦【JST・京大機械翻訳】

Personalized Recommendation Considering Secondary Implicit Feedback

著者 (3件)： Liu Siyuan (Joint NTU-UBC Research Centre of Excellence in Active Living for the Elderly (LILY)) ,  Wu Qiong (Joint NTU-UBC Research Centre of Excellence in Active Living for the Elderly (LILY)) ,  Miao Chunyan (Joint NTU-UBC Research Centre of Excellence in Active Living for the Elderly (LILY))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICA  ページ： 87-92  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： 電子商取引において,推薦は,購入に対する潜在的に興味深い項目を持つユーザを提供するための不可欠な特徴である。しかし,人々はしばしば不快な状況に直面している。そこでは,推奨される項目は以前に購入されたものと類似している。主な理由の一つは,電子商取引における既存の推薦システムが,主に推薦のための一次暗黙フィードバック(すなわち購入履歴)を利用することである。二次暗黙フィードバック(例えば,視聴項目,ショッピングカートへの追加項目,好みリストへの追加項目など)に対する注意はほとんど払われておらず,購入履歴に反映されない利用者の潜在的関心を捉えている。ここでは,一次および二次暗黙フィードバックを組み合わせて推薦リストを生成するための個人化推薦アプローチを提案した。これは個人化ランク付けのためのBayes目的基準に向けて最適化される。大規模実世界電子商取引データセットによる実験は,提案した手法が最先端のベースラインと比較して優れた性能を示すことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  購買 ,  *フィードバック ,  等級づけ ,  基準線 ,  電子商取引
準シソーラス用語： 推奨システム ,  ショッピングカート ,  最先端 ,  視聴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： フィードバック ,  個人化推薦