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J-GLOBAL ID：201802280763337301   整理番号：18A1809476

特徴工学を用いた映画推薦システムのためのハイブリッドアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid Approach for Movie Recommendation System Using Feature Engineering

著者 (2件)： Devi S. Sathiya (Department of Information Technology, University College of Engineering-BIT Campus, Tiruchirapalli, India) ,  Parthasarathy G. (Department of Computer Science and Engineering, TRP Engineering College, Tiruchirapalli, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICICCT  ページ： 378-382  発行年： 2018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： 推薦システムを用いて,ユーザへのアイテムとサービスを推薦し,予測に基づく勧告を提供した。予測性能は勧告の品質において重要な役割を果たす。予測性能を改善するために,本論文は,Gauss補正と特徴工学によるナイーブBayes分類装置に基づく新しいハイブリッド方式を提案した。提案した方法を良く知られた映画レンズ100kデータセットで実験した。結果は,既存の方法と比較したとき,より良い結果を示した。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： 品質 ,  *レンズ ,  分類装置
準シソーラス用語： 予測性能 ,  *推奨システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 工学 ,  映画 ,  推薦システム ,  ハイブリッドアプローチ