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J-GLOBAL ID：201802251074907156   整理番号：18A1272532

ソーシャルネットワークの特徴を融合する協調フィルタリング推薦アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Characteristics of Social Network

著者 (4件)： Guo Ningning (天津大学電子信息工程学院,天津,300072) ,  Wang Baoliang (天津大学電子信息工程学院,天津,300072) ,  Hou Yonghong (天津大学電子信息工程学院,天津,300072) ,  Chang Peng (天津大学信息与网絡中心,天津,300072)
資料名： Jisuanji Kexue Yutansuo  (Jisuanji Kexue Yutansuo)
巻： 12  号： 2  ページ： 208-217  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2939A  ISSN： 1673-9418  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： 従来の協調フィルタリングアルゴリズムに存在する厳しいデータスパース性問題を解決するために,本論文は,ソーシャルネットワークの特性に基づく協調フィルタリング推薦アルゴリズムを提案した。伝統的マトリックス分解モデルに基づいて,アルゴリズムは,信用と信用特性マトリックスを得るために,ソーシャルネットワークの特性と利用者スコアの選好の程度を融合した。アルゴリズムの信頼性を検証するために,Epinions公開データセットを用いて,アルゴリズムの性能を比較した。実験結果は,既存の社交推薦アルゴリズムと比べて,提案したアルゴリズムにはより少ない平均絶対誤差と二乗平均平方根誤差があり,時間複雑性とデータセットの数の間には線形の関係があることを示した。従って,このアルゴリズムは推薦結果に対するデータスパース性の影響を効果的に緩和し,推薦精度を改善する。現実の推薦において、このアルゴリズムは大規模データセットとして商品推薦を行う一つの選択方式と考えられる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 線形性 ,  信頼性 ,  *アルゴリズム ,  *フィルタリング
準シソーラス用語： 大規模データセット ,  複雑性 ,  スコア ,  スパース性 ,  *推薦アルゴリズム ,  *協調フィルタリング ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： recommender system ,  social network ,  collaborative filtering ,  user rating preference ,  rating prediction

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ソーシャルネットワーク ,  融合 ,  協調フィルタリング ,  推薦アルゴリズム