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J-GLOBAL ID：201802278808559123   整理番号：18A1256064

APACHEスパークを用いた機械学習に基づく製品推薦【JST・京大機械翻訳】

Machine learning-based product recommendation using Apache Spark

著者 (5件)： Chen Lin (Master of Science in Analytics (MSAN) Program, University of San Francisco, San Francisco, California) ,  Li Rui (Master of Science in Analytics (MSAN) Program, University of San Francisco, San Francisco, California) ,  Liu Yige (Master of Science in Analytics (MSAN) Program, University of San Francisco, San Francisco, California) ,  Zhang Ruixuan (Master of Science in Analytics (MSAN) Program, University of San Francisco, San Francisco, California) ,  Woodbridge Diane Myung-kyung (Master of Science in Analytics (MSAN) Program, University of San Francisco, San Francisco, California)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SmartWorld/SCALCOM/UIC/ATC/CBDCom/IOP/SCI  ページ： 1-6  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： 機械学習技術を用いた推薦システムの分野で関心が高まっている。ユーザ選好を推定するために用いることができる多数の明示的で暗黙的な特徴があるので,それは,高いアベイラビリティとスケーラビリティを有するシステムと共に,スケーラブルで正確なアルゴリズムを必要とする。交互最小二乗行列(ALS)アルゴリズムは,良好なスケーラビリティと予測精度を有する行列因数分解を用いた潜在的因子モデルの強化版である。APACHE Spkは,大規模データを処理するためのオープンソース分散プラットフォームであり,反復機械学習アルゴリズムに適した良好な速度とスケーラビリティを達成する。アマゾンは,データ蓄積と処理エンジンを含む様々な機能を持つクラウドコンピューティングサービスを提供し,高度に利用可能でスケーラブルである。本研究において,著者らは,良好な精度と強化されたスケーラビリティを有する製品を推薦するために,アマゾンWebサービス(AWS)弾性マップReduce(EMR)クラスタ上で実行するApache Sparkを用いてALSアルゴリズムを適用した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. 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サービス ,  データ蓄積 ,  学習アルゴリズム ,  クラスタ ,  最小二乗法 ,  *機械学習 ,  アベイラビリティ ,  アルゴリズム ,  弾性
準シソーラス用語： Apacheモジュール ,  クラウドサービス ,  オープンソース ,  大規模データ ,  行列因数分解 ,  予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： APACHE ,  スパーク ,  機械学習 ,  推薦