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J-GLOBAL ID：201802243200132092   整理番号：18A0197731

映画推奨を向上させるためのハイブリッド意味論的方法【Powered by NICT】

A hybrid semantic method for enhancing movie recommendations

著者 (2件)： Almuhaimeed Abdullah (National Centre for Biotechnology, King Abdulaziz City for Science and Technology, KSA, Riyadh) ,  Fasli Maria (School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex, UK, Colchester)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FADS  ページ： 23-28  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： World Wide Web(WWW)上でのデータの存在量と類似性を用いて,探索およびレコメンデーションタスクは,より硬い仕事となっている。リードは探索と推奨のための新しい方法を発見する努力を強化するresearchers。検索と推薦の精度を向上させるために最も近代的な方法の一つは,含まれるにおける意味論的情報との関係を利用することにより,またはデータからの推論により抽出した。ムービーは彼/彼女の選好に関連するユーザに映画を推奨することを参考にして多重資源(MOと映画の夜間のようなオントロジー)からの意味関係と隠された関連性を利用した映画ハイブリッド推薦手法を提案した。英国と米国映画の行ったオフライン実験は筆者らの提案した方法は,この地域の他の最新の方法に勝っていることを示した。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： オントロジー ,  英国 ,  多重化 ,  *意味論 ,  アメリカ合衆国 ,  類似性

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  検索技術  (AC06020S) ,  応用心理学  (AE02000A) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 映画 ,  推奨 ,  意味論