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J-GLOBAL ID：201902270767733358   整理番号：19A1009529

本論文は,ナイーブベイズアルゴリズムと状況認識に基づく協力的推薦システムを融合して,大学図書館の実体図書の推薦を例とした。【JST・京大機械翻訳】

An Naive Bayes and Context Awareness-based Collaborative Recommendation Approach for University Libraries

著者 (3件)： Cheng Xiufeng (華中師范大学信息管理学院,湖北 武漢,430079) ,  Fan Xiaoying (華中師范大学信息管理学院,湖北 武漢,430079) ,  Yang Jinqing (華中師范大学信息管理学院,湖北 武漢,430079)
資料名： Xiandai Qingbao  (Xiandai Qingbao)
巻： 39  号： 2  ページ： 57-65  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3845A  ISSN： 1008-0821  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： [目的/意義]状況認識技術を図書館に導入し、サービスの知能化を高め、デジタル図書館の発展傾向の1つになった。状況認識モデルにおける推奨結果の精度を向上させる。[方法/プロセス]本稿では,シンプルベイズアルゴリズムと情景知覚機能を融合した協調推薦モデルを提案し,実験を通じて推薦効果を評価した。具体的には;まず第一に,ユーザの現在のタスクとシナリオ情報を得て,履歴情報ベースのユーザの行動選択を抽出できる。第二に,属性加重ベイズアルゴリズムに基づいて,ユーザの行動類似性を計算し,次に協力的推薦を行った。目標シナリオのすべてのシナリオ属性が推薦資源に与える影響の重みを計算することによって、協同推薦で得られたスコアに対して加重処理を行い、最終的な予測を形成した。最後に,実験を通してモデルを検証した。[結果/結論]結果は,このモデルを用いた推奨結果が従来の協調推奨結果より優れていることを示した。従って,このモデルは,個人化情報サービスのためのサポートを提供できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  *アルゴリズム ,  *大学図書館 ,  情報サービス ,  電子図書館 ,  モデル
準シソーラス用語： 個性化 ,  スコア ,  加重 ,  行動選択 ,  知能化 ,  *推奨システム ,  *状況認識 ,  *Naive Bayes , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ドキュメンテーション  (JA01030X) ,  図書館一般  (AC09010C)

タイトルに関連する用語 (8件)： 論文 ,  状況認識 ,  協力 ,  推薦システム ,  融合 ,  大学図書館 ,  図書 ,  推薦