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J-GLOBAL ID:201802254770842806   整理番号:18A1752670

二分ネットワークコミュニティ分割に基づく推薦アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Recommendation Algorithm Based on Community Detection in Bipartite Networks
著者 (4件):
資料名:
巻: 39  号:ページ: 1103-1107  発行年: 2018年 
JST資料番号: C5017A  ISSN: 1005-3026  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)
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従来のユーザベースの協調フィルタリング(User-basedCF)推薦アルゴリズムの推薦効率は,データの絶え間ない増加に伴って減少する。本論文では,二分ネットワークコミュニティ発見理論を導入し,二分ネットワークコミュニティ分割に基づく推薦アルゴリズム(RACD)を提案した。最初に,ユーザとプロジェクトの関係を通してユーザ-プロジェクトの二分ネットワークを構築し,次にRACDによってコミュニティを分割して,利用者のコミュニティ情報を得て,最後に同一のコミュニティの他の利用者によって目標利用者のプロジェクトを推薦した。古典的ネットワークデータセットに関する実験結果は,RACDが推薦システムのリアルタイム推薦効率を効果的に改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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システム設計・解析  ,  計算理論 
タイトルに関連する用語 (2件):
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