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J-GLOBAL ID：202002212994102053   整理番号：20A2319517

MP4Rec:異種情報ネットワークにおける説明可能で正確なトップN推薦【JST・京大機械翻訳】

MP4Rec: Explainable and Accurate Top-N Recommendations in Heterogeneous Information Networks

著者 (7件)： Ozsoy Makbule Gulcin (Insight Centre for Data Analytics, University College Dublin, Dublin 4, Ireland) ,  O’Reilly-Morgan Diarmuid (Insight Centre for Data Analytics, University College Dublin, Dublin 4, Ireland) ,  Symeonidis Panagiotis (Insight Centre for Data Analytics, University College Dublin, Dublin 4, Ireland) ,  Tragos Elias Z. (Insight Centre for Data Analytics, University College Dublin, Dublin 4, Ireland) ,  Hurley Neil (Insight Centre for Data Analytics, University College Dublin, Dublin 4, Ireland) ,  Smyth Barry (Insight Centre for Data Analytics, University College Dublin, Dublin 4, Ireland) ,  Lawlor Aonghus (Insight Centre for Data Analytics, University College Dublin, Dublin 4, Ireland)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 181835-181847  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： ニューラルネットワークベースの推薦アルゴリズムは推薦システムにおける最先端技術となり,非常に高い予測精度を達成できる。しかし,これらのモデルは,それらの隠れ層の複雑な構造のため,それらの解釈可能性に関してブラックボックスとして通常考えられている。本研究では,不均質情報ネットワークを用いた推薦システムであるMP4Recを提案し,正確で説明可能な推薦の両方を提供した。MP4Recはユーザユーザとアイテム項目類似性行列を使用し,新しく提案したペアワイズ目的関数を適用して,透明で説明可能なトップN推薦を行う。類似性マトリックスを,PathSimアルゴリズム,余弦類似性またはそれらの組合せによるノード埋込みによって構築したメタパスから作成した。提案したペアワイズ目的関数は,トップN推薦へのより説明可能なアイテムを押し出すための付加的ソフト制約を組み込んだ。最先端技術の性能が優れており,3つのよく知られたデータセットで正確で説明可能な推薦の両方を提供することにより,著者らのモデルの有効性を示すいくつかの実験を行った。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  *情報ネットワーク ,  ブラックボックス ,  目的関数 ,  類似性 ,  有効性
準シソーラス用語： 予測精度 ,  推奨システム ,  隠れ層 ,  ソフト制約 ,  推薦アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 情報ネットワーク ,  説明 ,  トップ ,  推薦