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J-GLOBAL ID：201802255719807664   整理番号：18A0586135

パーソナル化されたハイブリッド観光推薦システム【Powered by NICT】

A Personalized Hybrid Tourism Recommender System

著者 (3件)： Kbaier Mohamed Elyes Ben Haj ,  Masri Hela ,  Krichen Saoussen
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AICCSA  ページ： 244-250  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： 本論文では,観光分野におけるパーソナル化推奨システムを構築することに焦点を当てた。応用は選好,プロファイルと以前の訪問場所に評価に従えば特定の場所で最高の引力を旅行者に推奨した。:協調フィルタリング(CF),コンテンツベースのフィルタリング(CB)と人口統計学的フィルタリング(DF)三最も知られている推薦法を組み合わせたハイブリッド推薦システムを提案した。これら推薦法を実行するために,著者らはDFのCBとCFと決定木の両方のためのK最近傍(K NN)である異なる機械学習アルゴリズムを適用した。ハイブリダイゼーションはそれらの利点の最良を作成し,コールドスタート問題を克服するために良い選択である。推薦精度を高めるために,著者らは二ハイブリダイゼーション法:スイッチングと重みづけを用いた。重み付きアプローチでは,新しい線形計画モデルは,最適重みの値を得るために適用した。TripAdvisorから抽出したデータを用いて,種々の評価指標に基いて実施した広範な実験的研究。著者らの結果は,ハイブリッド法が別々に使用される他の推薦手法よりもより正確であることを示した。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： 重みづけ ,  フィルタリング ,  学習アルゴリズム ,  線形計画法 ,  *観光 ,  スイッチング ,  ディシジョンツリー
準シソーラス用語： ハイブリッド法 ,  実験研究 ,  評価指標 ,  人口統計学 ,  協調フィルタリング ,  旅行者 ,  *推奨システム ,  *パーソナル化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 観光 ,  推薦システム