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J-GLOBAL ID：201802261777982635   整理番号：18A2014001

SCARCE情報マイニングに基づく推薦システム

Recommender system based on scarce information mining

著者 (4件)： Lu Wei (School of Management and Economics, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Chung Fu-lai (Department of Computing, Hong Kong Polytechnic University, Kowloon, Hong Kong) ,  Lai Kunfeng (Tencent, Nanshan Technique Park, Shenzhen, China) ,  Zhang Liang (Department of Computing, Hong Kong Polytechnic University, Kowloon, Hong Kong)
資料名： Neural Networks  (Neural Networks)
巻： 93  ページ： 256-266  発行年： 2017年09月 
JST資料番号： T0698A  ISSN： 0893-6080  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ユーザがどのようなように見えるかを推測することは,ビデオ推薦のための典型的なインタフェイスである。今日,高度に人気のあるユーザ生成コンテンツサイトは,推薦タスクに対するタグのような様々な情報源を提供する。実世界のオンラインビデオ推薦問題に動機付けられて,本研究は,ユーザ挙動の長いテール現象とアイテム特徴のスパース性を目標とする。そこで,情報不足(DPIS)のためのDirichlet混合確率モデルと呼ばれるオンラインビデオ推薦のための個人化された複合推薦フレームワークを提案した。各クリックサンプルがユーザ選好の表現から生成されると仮定して,DPISはサンプルレベルのトピック比率を多項式アイテムベクトルとしてモデル化し,プロビット分類器を通して推薦のためにユーザ部分に局所的クラスタリングを利用する。実世界アプリケーションによって実証されたように,提案したDPISは,従来の方法よりも,精度,パープレキシティ,およびカバレッジの多様性においてより良い性能を達成した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *データマイニング ,  *情報システム ,  *コンテンツ ,  *確率モデル ,  動画像 ,  分類装置 ,  クラスタ分析
準シソーラス用語： ビデオ画像 ,  *推薦システム

著者キーワード (4件)： 推薦システム ,  確率的トピックモデル ,  コンテンツベースフィルタリング ,  潜在的構造解釈

分類 (4件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (1件)： 推薦システム