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J-GLOBAL ID：201802270887292627   整理番号：18A0961451

推薦システムにおけるコールドスタートを緩和するためのソーシャルネットワークデータ:系統的レビュー【JST・京大機械翻訳】

Social network data to alleviate cold-start in recommender system: A systematic review

著者 (2件)： Gonzalez Camacho Lesly Alejandra (Departamento de Engenharia de Computacao e Sistemas Digitais, Escola Politecnica da Universidade de Sao Paulo (EPUSP), Av. Prof. Luciano Gualberto, Travessa 3, 158 - Butanta, Sao Paulo - SP, 05508-010, Brazil) ,  Alves-Souza Solange Nice (Departamento de Engenharia de Computacao e Sistemas Digitais, Escola Politecnica da Universidade de Sao Paulo (EPUSP), Av. Prof. Luciano Gualberto, Travessa 3, 158 - Butanta, Sao Paulo - SP, 05508-010, Brazil)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 54  号： 4  ページ： 529-544  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0362B  ISSN： 0306-4573  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： 推薦者システムは,現在,Web上の大量のデータを受ける情報過負荷を扱うユーザを支援するために高度に関連しており,ユーザニーズを満たす最も適切な項目を自動的に示唆している。しかし,利用者がRecommenderシステムに対して新しい場合には,ユーザに関する以前の情報の欠如とユーザの好みを決定する助けとなるユーザアイテムの評価履歴のために,システムはその/himに関連するアイテムを推薦できない。この問題は低温始動として知られており,それは最終解を持たないので開放されている。社会ネットワークは,コールドスタート問題を緩和するためのユーザ選好を決定するための情報の良いソースとして採用されてきた。本論文では,社会的ネットワークデータを用いて,コールドスタート問題を緩和するための協調フィルタリングベースの再構成システムに関する系統的文献レビューの結果を提示した。この系統的文献レビューは,2011~2017年に発表された論文を編集し,地域における最も最近の研究を選択した。各選択紙を評価し,寒冷開始問題を緩和するために用いたソーシャルネットワークの深さに従って分類した。最終結果は,Recommenderシステムの中でソーシャルネットワークの情報を使用するいくつかの出版物があることを示している。しかしながら,現在,このデータを用いて,コールドスタート問題を緩和する研究論文はほとんどない。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： Web【情報システム】 ,  再構成 ,  過負荷 ,  フィルタリング ,  *システマティックレビュー ,  刊行物
準シソーラス用語： 研究論文 ,  体系的文献レビュー ,  協調フィルタリング ,  社会的ネットワーク ,  ユーザニーズ ,  *推奨システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コールドスタート ,  ソーシャルネットワーク ,  協調フィルタリング ,  推薦システム ,  系統的文献レビュー

分類 (2件)： 検索技術  (AC06020S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 推薦システム ,  スタート ,  緩和 ,  ソーシャルネットワーク ,  系統的レビュー