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J-GLOBAL ID：201902237533729565   整理番号：19A1958646

Bayesハイブリッド協調フィルタリングに基づく住宅電力計画推薦システム【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Hybrid Collaborative Filtering-Based Residential Electricity Plan Recommender System

著者 (5件)： Zhang Yuan (School of Electrical Engineering and Telecommunications, University of New South Wales, Sydney, NSW, Australia) ,  Meng Ke (School of Electrical Engineering and Telecommunications, University of New South Wales, Sydney, NSW, Australia) ,  Kong Weicong (School of Electrical Engineering and Telecommunications, University of New South Wales, Sydney, NSW, Australia) ,  Dong Zhao Yang (School of Electrical Engineering and Telecommunications, University of New South Wales, Sydney, NSW, Australia) ,  Qian Feng (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Process, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 15  号： 8  ページ： 4731-4741  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 電力市場の規制緩和は,住宅顧客が適切な電力小売計画を選択することを可能にする。本論文では,モデルベースおよびメモリベースの協調フィルタリング法と統合された2段階モデルにおいて構築された,Bayesハイブリッド協調フィルタリングに基づく電力計画推薦システム(BHCF-EPRS)を提案した。特徴推定とユーザ分類を失うためにBayes推論を開発した。総電力利用データと歴史的計画取引データに関する要求がないので,BHCF-EPRSは適切な小売業を推奨し,家庭用機器の使用パターンを定量化するいくつかの容易に得られる特徴に基づいて計画することができる。BHCF-EPRSは,電力市場の競争運用を改善することができるトップ-N勧告において,完全ランク付け推薦と高精度において低い誤差を有する信頼できる推薦システムであることを証明した。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： 小売業 ,  *電力 ,  *フィルタリング ,  記憶装置 ,  小売 ,  Bayes推定 ,  規制緩和 ,  電力市場 ,  等級づけ
準シソーラス用語： 高精度 ,  電力利用 ,  モデルベース ,  *推奨システム ,  *協調フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  配電(事業者側)  (NB05040R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 協調フィルタリング ,  住宅 ,  計画 ,  推薦システム