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J-GLOBAL ID：201902264861308440   整理番号：19A2522347

UFC 統一POI推薦フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

UFC: A Unified POI Recommendation Framework

著者 (4件)： Zhou Jiajun (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Liu Bo (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Chen Yaofeng (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Lin Fuqiang (College of Computer, National University of Defense Technology, Changsha, China)
資料名： Arabian Journal for Science and Engineering  (Arabian Journal for Science and Engineering)
巻： 44  号： 11  ページ： 9321-9332  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4051A  ISSN： 2193-567X  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： 位置に基づくソーシャルネットワークの人気により,個人化されたPoints-of-Interest(POIs)推薦は,必須のオンラインサービスになり,広い多様なユーザ選好チェック,すなわちPOIsを提供する。しかしながら,ユーザPOIマトリックスのスパース性は,ユーザへの非訪問POIsの推薦を困難にする。ユーザ,社会および地理情報の利用可能性は,この問題に対処する前例のない機会を提供する。本論文において,著者らの目標は,適切な順序でユーザにPOIsを正確に推薦することである。これを扱うために,ユーザ選好,Friendの重要性およびチェック-イン相関を組み込むことにより,実用的なPOI推薦フレームワークUFCを提案した。UFCは3つの基本的因子を結合し,任意のPOIsに対する各ユーザの全体的予測スコアを導出する。ユーザ選好は協調フィルタリングに基づいて個人化される。友人の重要性については,親密な友人と遠い友人が共通の影響を共有し,従って,これらの2つの異なる因子をモデル化して,友人の重要性をモデル化することを論じた。著者らは,深さにおけるユーザチェックイン挙動の地理的相関を研究して,チェック-イン相関を特徴付けるために確率モデルを採用した。広範な実験結果は,他の最先端のPOI推薦アルゴリズムと比較して,提案した方法において著しい改善を示した。Copyright 2019 King Fahd University of Petroleum & Minerals Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  予測 ,  確率モデル ,  *地理学
準シソーラス用語： 推薦アルゴリズム ,  友達 ,  協調フィルタリング ,  スコア ,  地理情報 ,  スパース性 ,  オンラインサービス ,  個性化 ,  社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： POI推奨 ,  位置ベースのソーシャルネットワーク ,  推薦システム ,  チェックイン相関 ,  社会的相関

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： UFC ,  推薦 ,  フレームワーク