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J-GLOBAL ID：201802281814417662   整理番号：18A0448185

ユーザの相互作用挙動に基づくグループ推奨戦略【Powered by NICT】

A group recommendation strategy based on user’s interaction behavior

著者 (3件)： Zhao Jia (School of Computer and Software Engineering, Xihua University) ,  Liu Kejian (School of Computer and Software Engineering, Xihua University) ,  Tang Fuxi (School of Computer and Software Engineering, Xihua University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ITNEC  ページ： 1170-1174  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： 社会活動の濃縮により,人々が寿命,研究と仕事におけるグループ活動への傾向があった。群ユーザのための勧告を行う方法を研究ホットスポットになっている。既存の推薦システムの結果は,個人用に設計されているので,本論文では,ユーザの相互作用挙動に基づくグループレコメンデーション法を提案した。最初に,ユーザ間の相互作用に基づく大域的信頼性推定モデルを提案したが,これは各ユーザの全体的な信頼性を推定するために使用できる。第二に,プロジェクトの各ユーザのスコアは,協調フィルタリングを介して得ることができた。第三段階では,上記二部で得られた結果を組み合わせて,本論文で提案したスコアリング予測モデルを得ることである。最後に,群自身の特性に従って,グループレコメンデーションシステムの精度を評価するためのより適したモデル群MAEを提案した。EPINIONS_EXTENDEDデータセット上での実験を比較することによって,提案したモデルは精度と正確さにおける伝統的協調融合戦略よりも優れていることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測モデル ,  フィルタリング ,  ホットスポット ,  *相互作用 ,  モデル ,  信頼性 ,  グループ活動
準シソーラス用語： スコア化 ,  協調フィルタリング ,  スコア ,  推定モデル ,  推奨システム ,  社会活動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 相互作用 ,  挙動 ,  グループ ,  推奨 ,  戦略