文献

J-GLOBAL ID：201802289203121700   整理番号：18A0163050

クロスドメイン推薦に関するレビュー【Powered by NICT】

A review on cross domain recommendation

著者 (4件)： Bansal Aman (Dept. of Computer science and Engineering, SIT Lonavala Pune, India) ,  Kumar Shubham (Dept. of Computer science and Engineering, SIT Lonavala Pune, India) ,  Yadav Rahul (Dept. of Computer science and Engineering, SIT Lonavala Pune, India) ,  Dhage Nikita (Dept. of Computer science and Engineering, SIT Lonavala Pune, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICECA  ページ： 617-620  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： 社会市場,消費者はしばしばe-コマースウェブサイトから接続フェイスブックやツイッタのようなソーシャルネットワーキングサイト。ユーザ地域メディアプロファイルとその電子商取引活動間の関係を受け入れに関する2,3の測定した。消費者も電子商取引製品Webページにリンクしたマイクロブログへの新しく購入した製品を後ことができる。電子商取引からユーザのソーシャルメディアプロファイルの予測ユーザの購買活動の展望。レコメンデーションのためのすべての特徴と使用を抽出。協調フィルタリングをベース勧告にいくつかのユーザ評価を持たず,これはコールドスタート問題への変動地形指標。レコメンデーションのための商品採用者情報影響,二つの主要な課題に直面している。最初に,レビューデータは,実際の聴覚喪失化およびしばしば方言,誤りと顔文字を含んでいた。多くの製品採用者の製品デモグラフィック情報は両製品とユーザ,推奨に統一を記述するために使用できる。系統精度で特定の期間でユーザのフォローアップ購買行動を予測する。購買可能性は,様々な状況で推薦システムと同様に,零質問プル型保証結果として活用できる。行列因数分解は,ユーザの視点を考慮し,長期収率は伝統的な行列因数分解と低温始動製品レコメンデーションのための非個別化ベースラインと比較して良好な分析正確さであることを示した。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： 購買行動 ,  予測 ,  フィルタリング ,  *電子商取引 ,  Webページ ,  消費者 ,  購買
準シソーラス用語： 行列因数分解 ,  推奨システム ,  顔文字 ,  低温始動 ,  ユーザ評価 ,  協調フィルタリング ,  マイクロブログ ,  ソーシャルネットワークサイト ,  ツイッター , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  マーケティング  (KA06020W)

タイトルに関連する用語 (3件)： ドメイン ,  推薦 ,  レビュー