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J-GLOBAL ID：201802240435626662   整理番号：18A0647028

k-距離と項目種別情報を融合するロバストな推薦アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Robust Recommendation Method Fusing k-distance and Item Category Information

著者 (2件)： Yi Huawei (遼寧工業大学 電子与信息工程学院,遼寧 錦州,121001) ,  Zhang Fuzhi (燕山大学 信息科学与工程学院,河北 秦皇島,066004)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 38  号： 11  ページ： 2476-2481  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： 本論文では,攻撃の存在下での推薦システムにおけるデータスパース性の問題を解決するために,k-距離とアイテム情報を融合するロバストな推薦アルゴリズムを提案した。まず第一に,k-距離に基づくユーザの疑わしさの計算方法を異常値検出のアイデアに基づいて提案して,それはユーザの疑わしい程度を測定するためにシステムにおける各々のユーザを使用した。次に,利用者の疑わしさと項目の情報を結合することによって,欠測値の充填方法を構築して,ユーザの評価マトリックスの欠損スコアを充填した。最後に,ユーザの類似性と疑わしさを重みづけの組合せによって,ターゲットのユーザに対するロバストな推薦を達成するために,充填したスコアマトリックスに基づいて,ユーザの信頼性を改善するために使用した。MovieLensデータセット上での実験結果は,提案した方法が,推薦システムのデータスパース性を効果的に解決し,推薦精度を改善し,より良いロバスト性を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ロバスト性 ,  信頼性 ,  重みづけ ,  類似性
準シソーラス用語： スコア ,  欠測値 ,  異常値検出 ,  スパース性 ,  推奨システム ,  *推薦アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： recommender systems ,  robust recommendation ,  shilling attacks ,  sparsity ,  k-distance

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 融合 ,  ロバスト ,  推薦アルゴリズム