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J-GLOBAL ID：201902235032037860   整理番号：19A1959692

消費パターン変化のユーザ類似性に基づく映画推薦【JST・京大機械翻訳】

Movie Recommendation based on User Similarity of Consumption Pattern Change

著者 (6件)： Kim Minjae (Dankook University, South Korea) ,  Jeon SungHwan (Dankook University, South Korea) ,  Shin Heeseong (Dankook University, South Korea) ,  Choi Wonseok (Dankook University, South Korea) ,  Chung Haejin (Dankook University, South Korea) ,  Nah Yunmook (Dankook University, South Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： AIKE  ページ： 317-319  発行年： 2019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： 主にシーケンスデータと時系列データを学習し予測する再帰ニューラルネットワーク(RNN)の深い学習アルゴリズムは,主に言語モデリング,株価予測,およびチャット投票に使用される。本論文では,ユーザの映画消費パターンを考慮することにより,映画を予測し推薦する方法を提案した。映画評価データに基づくユーザ間の類似性を測定し,類似の映画選好を持つユーザを分類し,各類似ユーザグループの消費パターンを学習し,時間に対する選好の変化を考慮することにより予測精度を改善した。提案した方法の有効性を示すために,協調フィルタリングアルゴリズム,単純なRNNおよび修正RNNを適用し,それらの予測精度を比較した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習アルゴリズム ,  *類似性 ,  フィルタリング ,  有効性 ,  投票 ,  ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 協調フィルタリング ,  予測精度 ,  チャットシステム ,  株価予測 ,  言語モデリング ,  時系列データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 消費 ,  類似性 ,  映画 ,  推薦