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J-GLOBAL ID：201802275590820149   整理番号：18A1965354

USDRモデルに基づくクラウド推薦手法の研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Cloud Recommendation Method Based on USDR Model

著者 (4件)： Lu Jiawei (浙江工業大学 計算机科学与技術学院,杭州,310023) ,  Lu Chengbing (浙江工業大学 計算机科学与技術学院,杭州,310023) ,  Wang Chenhao (浙江工業大学 計算机科学与技術学院,杭州,310023) ,  Xiao Gang (浙江工業大学 計算机科学与技術学院,杭州,310023)
資料名： Jisuanji Celiang yu Kongzhi  (Jisuanji Celiang yu Kongzhi)
巻： 26  号： 8  ページ： 227-232,237  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3592A  ISSN： 1671-4598  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)

抄録/ポイント： クラウド環境において,クラウドデータの統一モデリングは,常にホットスポットである。特に,推薦システムでは,マルチソース不均一データの柔軟性とセキュリティに対する要求がより高い。データ情報技術の発展に伴い、ネットワークの更新が次第に加速し、データの更新もますます速くなり、大量の情報からユーザーの選好情報を如何に迅速に支援するかは、より困難になった。マルチソース異種データの特性,モバイルインターネットのセキュリティとプライバシーの特性を考慮して,USDRモデルを提案して,次に,このモデルに基づいて,クラウド環境における自己選好の情報を発見して,それらの情報を,必要な利用者に表示して,次に,それらの情報を,利用者に,よりよく知ることができた。そして,従来のデータ推薦方法では処理できないマルチソース不均一データのクラウド推薦を実現した。クラウドプッシュプラットフォームの実験環境中の運行状況及び関連指標の分析により、このクラウド推薦方法はマルチソース異種データの推薦に適用可能であり、高効率で実行可能な推薦方法であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  モデリング ,  セキュリティ ,  プライバシー ,  ホットスポット ,  柔軟性 ,  *モデル
準シソーラス用語： 高効率 ,  モバイルインターネット ,  異種データ ,  推奨システム ,  クラウド開発環境 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル ,  クラウド ,  推薦 ,  手法 ,  研究