文献

J-GLOBAL ID：201902214087451457   整理番号：19A1057307

モノのインターネットのユーザのための隠れた欲求と情報のcurを明らかにすることによるより良い推奨を作る新しいアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A novel approach of making better recommendations by revealing hidden desires and information curation for users of internet of things

著者 (3件)： Lee Keonsoo (Convergence Institute of Medical Information Communication Technology and Management, Soonchunhyang University, Asan, South Korea) ,  Lee Yang Sun (Division of Convergence Computer & Media, Mokwon University, Daejeon, South Korea) ,  Nam Yunyoung (Department of Computer Science and Engineering, Soonchunhyang University, Asan, South Korea)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 78  号： 3  ページ： 3183-3201  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モノのインターネット(IoT)の最も有意な欠点の1つは,情報の過負荷である。より多くの情報は価値ある情報を見つけることを困難にする。推薦システムは,与えられたユーザに対して最も適切な項目を同定する。推薦された結果は,システムユーザが彼らが何を望んでいるかを知り,システムへのニーズを明確に明示的に伝えることができるだけである。推薦システムの役割は,与えられた要求と各項目の間の類似性を計算し,類似性をランク付けすることであるので,アイテムの要求とアイデンティティは正しい結果を得るために明確であるべきである。しかし,推奨がなされている多くの状況において,要求は暗黙的であいまいである。良い推薦システムは,あいまいな要求によってさえ,アイテムの信頼できるリストを作るべきである。本論文では,暗黙の要求に対する推薦を生成するモデルを提案した。このモデルは,要求を明らかにする2つの方法を採用し,推薦を表示するためにカスタマイズされたレイアウトによるコンテンツの削減を使用する。需要家の希望を明らかにするための第一の方法は,ユーザのカスタマイズされた選好を集団知能と組み合わせることにより,暗黙の要請を特定することである。コンテンツカーレーションを採用するための第二の方法は,ユーザが自発的に受け入れるための推薦を整理することである。ユーザを説得するために,推薦は個人化された認知バイアスに基づくレイアウトに変換される。これらのプロセスを通して,それらの要求が暗黙的であるか不明であるかにかかわらず,信頼できて有益な勧告を任意のユーザに提供することができる。Copyright 2018 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 過負荷 ,  モデル ,  *曖昧さ ,  コンテンツ ,  等級づけ ,  類似性 ,  カスタム化
準シソーラス用語： 認知バイアス ,  個性化 ,  アイデンティティ ,  推奨システム ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ブラウジング ,  隠れた欲求 ,  情報キュアリング ,  推薦システム

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： インターネット ,  欲求 ,  推奨