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J-GLOBAL ID：201802259827168389   整理番号：18A0724058

拡張ユーザ行動分析を用いた重み付き多属性ベース推薦システム【JST・京大機械翻訳】

A weighted multi-attribute-based recommender system using extended user behavior analysis

著者 (4件)： Akcayol M. Ali (Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Gazi University, Ankara, Turkey) ,  Utku Anil (Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Gazi University, Ankara, Turkey) ,  Aydogan Ebru (Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Gazi University, Ankara, Turkey) ,  Mutlu Beguem (Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Gazi University, Ankara, Turkey)
資料名： Electronic Commerce Research and Applications  (Electronic Commerce Research and Applications)
巻： 28  ページ： 86-93  発行年： 2018年 
JST資料番号： A1256A  ISSN： 1567-4223  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 拡張ユーザ挙動解析を用いて,新しい重みづけ多属性ベース推薦システム(WMARS)を開発した。WMARSは推奨リストにおけるクリック項目の数からデータを得て,リスト,追跡の継続時間,同じアイテムの追跡の数,好み/diskes,クリック項目の相関ルール,アイテムのための参照を推薦した。WMARSを映画ウェブサイトに適用した。実験結果は,異なる部門,異なる人口統計学的グループ,および学部および大学院学生における雇用者を含む合計567人の不均一ユーザから得られた。属性のパラメータの異なる加重集合を用いて,WMARSを試験し,共同フィルタリングと広範囲に比較した。実験結果は,WMARSが使用されたデータセットのための共同フィルタリングより成功していることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 重みづけ ,  継続時間 ,  *フィルタリング ,  相関ルール ,  雇用
準シソーラス用語： 加重 ,  人口統計学 ,  Webサイト ,  挙動解析 ,  *推奨システム ,  *ユーザ行動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 協調フィルタリング ,  進化的アルゴリズム ,  推薦システム ,  関連性フィードバック ,  ユーザ行動分析

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 拡張 ,  行動分析 ,  属性 ,  推薦システム