文献

J-GLOBAL ID：201902234386751009   整理番号：19A1666228

知識グラフ埋込みに基づくTOP-N協調フィルタリング推薦アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Top-N Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Knowledge Graph Embedding

著者 (6件)： Zhu Ming (School of Computer Science and Technology, Donghua University, Shanghai, China) ,  Zhen De-sheng (School of Computer Science and Technology, Donghua University, Shanghai, China) ,  Tao Ran (School of Computer Science and Technology, Donghua University, Shanghai, China) ,  Shi You-qun (School of Computer Science and Technology, Donghua University, Shanghai, China) ,  Feng Xiang-yang (School of Computer Science and Technology, Donghua University, Shanghai, China) ,  Wang Qian (School of Computer Science and Technology, Donghua University, Shanghai, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1027  ページ： 122-134  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
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： 従来の協調フィルタリング推薦アルゴリズムは,アイテム自身の意味情報を考慮することなくアイテムユーザ評価行列を使用するだけであり,推薦精度が高くないという問題をもたらす。本論文は,知識グラフ埋込みに基づくTop-N協調フィルタリング推薦アルゴリズムを提案した。知識グラフ埋込みを用いて,ベクトルにおける元のグラフの構造と意味情報を維持しながら,知識グラフにおける各実体と関係に対する低次元ベクトルを学習した。アイテム間の意味論的類似性を計算することにより,アイテム自身の意味情報を協調フィルタリング推薦に組み込んだ。このアルゴリズムは,協調フィルタリング推薦アルゴリズムがアイテム自身の知識情報を考慮しないという欠点を補い,意味レベルに対する協調フィルタリング推薦の効果を強化する。MovieLensデータセットに関する実験結果は,アルゴリズムが精度,リコールおよびF1測度に関してより高い値を得ることができることを示した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  測度 ,  意味論 ,  ベクトル ,  類似性 ,  *フィルタリング
準シソーラス用語： 低次元 ,  ユーザ評価 ,  意味情報 ,  *推薦アルゴリズム ,  *協調フィルタリング ,  *グラフ埋込み , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 協調フィルタリング ,  知識グラフ埋込み ,  推薦アルゴリズム ,  意味的類似性

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 知識 ,  グラフ埋込み ,  協調フィルタリング ,  推薦アルゴリズム