抄録/ポイント：
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
情報過負荷の問題は,今日の世界でますます重要になってきている。問題に対処するために三種類の方法,すなわち,ウェブサイトナビゲーション,検索エンジンとAPPである。Webサイトは,よく知られたWebサイトの収集によるナビゲーションと情報過負荷の問題を解決する方法を分類した。検索エンジンは大規模なWebページの指標を設定することにより情報過負荷の問題を解決する。しかし,ユーザは彼らのニーズを明確に表現できない場合,わずかに弱い,とアニメーションクラスAPPの最初の二つはこの問題を解くことができる。ユーザの歴史的挙動を解析することによりAPPアニメーション図書記録,関心のある可能性含有量を推奨するユーザのための第一歩。以前のアニメーションの基準はbooks APP設計,個別化された漫画書籍を用いた目標としてAPP図書検索エンジン,漫画図書に基づく潜在的意味解析とフラグメントクラスタリングハイブリッドAPP方式の研究と実現。図書APP大量データ処理の問題を解決するためのHadoop大規模データ処理フレームワークとAR技術の利用。ユーザ行動の問題と探索エンジンにおけるユーザの興味の観点から,本論文では,潜在的意味解析モデルとユーザ行動データの長期関心と即時重要性を探求するためにフラグメントクラスタリングモデルを提案した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
