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J-GLOBAL ID：201802291077348408   整理番号：18A0648702

領域推薦技術の総説【JST・京大機械翻訳】

Techniques for cross-domain recommendation: A survey

著者 (6件)： Chen Leihui (華東師范大学数据科学与工程学院,上海,200062) ,  Kuang Jun (華東師范大学数据科学与工程学院,上海,200062) ,  Chen Hui (深zhen騰訊計算机系統有限公司,北京,100080) ,  Ceng Wei (深zhen騰訊計算机系統有限公司,北京,100080) ,  Zheng Jianbing (華東師范大学数据科学与工程学院,上海,200062) ,  Gao Ming (華東師范大学数据科学与工程学院,上海,200062)
資料名： Huadong Shifan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Huadong Shifan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
号： 5  ページ： 101-116,137  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2921A  ISSN： 1000-5641  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： 情報技術とインターネットの急速な発展によって,情報過負荷の問題はますます深刻になっている。個人化された推薦システムは,この問題を解決するためのホットな技術である。推薦システムの核心は推薦アルゴリズムであり、過去の10年間に、単一領域に基づく協調フィルタリング推薦アルゴリズムが最も広く応用されている。しかし,ユーザとプロジェクトの数の急速な増加は,従来の協力的フィルタリング推薦アルゴリズムが寒冷始動とデータスパースネス問題に直面していることを示している。異なる領域におけるユーザ嗜好特性を統合することにより,ユーザの個人化特性に対する知的な知覚を行い,ユーザの個人化要求を正確に満たし,目標領域の推薦結果の正確さと多様性を向上させることは,推薦システムの研究分野においてホットな話題となっている。本論文では,まず第一に,ドメイン推薦技術に関する系統的研究と分析を行い,ドメイン間推薦アルゴリズムの関連概念と技術的困難性について概説した。次に,既存の交差領域推薦技術を分類し,それぞれの長所と短所をまとめた。最後に,領域推薦アルゴリズムの性能分析法を詳細に紹介した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 性能分析 ,  文献展望 ,  インターネット ,  *フィルタリング ,  情報技術 ,  高速度 ,  過負荷
準シソーラス用語： 協調フィルタリング ,  推薦アルゴリズム ,  推奨システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： information overload ,  personalization ,  cross-domain recommendation algorithms

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

タイトルに関連する用語 (2件)： 推薦 ,  総説