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J-GLOBAL ID:201902287228934750   整理番号:19A2420399

マイクロビデオ推薦のためのカテゴリーの興味選好に基づく陰的評価法【JST・京大機械翻訳】

Implicit Rating Methods Based on Interest Preferences of Categories for Micro-Video Recommendation
著者 (8件):
資料名:
巻: 11775  ページ: 371-381  発行年: 2019年 
JST資料番号: H0078D  ISSN: 0302-9743  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)
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明示的情報のない協調フィルタリング(CF)は,従来のCF法の有効性がユーザのビデオの評価に強く依存するので,ビデオ推薦の分野における最も挑戦的な研究方向の一つである。しかしながら,実際のオンラインビデオプラットフォームにおいて,明示的な評価は非常に稀であるか,ほとんどの場合において完全に利用できない。これにより,従来の推薦アルゴリズムの効果は満足できない。さらに,マイクロビデオは広く注目されているが,従来の推薦アルゴリズムによっては異なる考慮はされていない。マイクロビデオのための推薦方法を研究することは意味がある。マイクロビデオがカテゴリを持つことを考慮して,カテゴリーの関心選好に基づく2つの暗黙評価法を提案して,暗黙フィードバックの下でのマイクロビデオのための推薦の性能を改善した。そのコアアイデアは,マイクロビデオの異なるカテゴリのためにユーザの暗黙の興味優先情報をマイニングすることによって暗黙の情報に基づく評価マトリックスを構築することであり,それを推薦アルゴリズムの基礎として使用することである。提案した評価法を大規模オンラインビデオコンテンツプロバイダで検証し,それらは正しく,実験結果に従って明示的評価なしでユーザの選好を効果的にマイニングできる。それらはいくつかの既存のアルゴリズムより良い結果をもたらすことができて,ビデオ推薦システムにより良く適用することができた。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 

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