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J-GLOBAL ID：201902224788879051   整理番号：19A1981964

感情空間に基づくユーザ読取興味モデル研究【JST・京大機械翻訳】

Research on User’s Reading Interest Model Based on Emotional Space

著者 (3件)： Zhao Zeyu (太原理工大学信息与計算机学院,山西晋中,030600) ,  Chen Jian (太原理工大学信息与計算机学院,山西晋中,030600) ,  Zhang Yueqin (太原理工大学信息与計算机学院,山西晋中,030600)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 45  号： 1  ページ： 308-314  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： 既存の多くのニュース推薦方法は興味と興味を持たず,ユーザの興味をより精細に記述することが難しい。この問題に対して、感情空間思想を推薦システムに融合し、感情を根拠とする読取興味表現方法を提案した。広義回帰ニューラルネットワークを用いて、眼動追跡データの分析、読取興味と眼動追跡データ間の関係を抽出し、眼動データに基づくユーザーの興味モデルを構築した。実験結果は,モデルの予測精度が86%に達し,PLSRモデルより7%高く,高い実用性を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *モデル ,  ニュース ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 実用性 ,  予測精度 ,  推奨システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 感情 ,  読取 ,  興味 ,  モデル ,  研究