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J-GLOBAL ID：202002217046326459   整理番号：20A0332188

協調フィルタリングにおける類似性測度のためのエントロピーの利用【JST・京大機械翻訳】

Using entropy for similarity measures in collaborative filtering

著者 (1件)： Lee Soojung (Gyeongin National University of Education, Anyang, Republic of Korea)
資料名： Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing  (Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing)
巻： 11  号： 1  ページ： 363-374  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4517A  ISSN： 1868-5137  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： 協調フィルタリングは多くの商用推薦システムにおいて成功裏に実装されている。これらのシステムは,現在のユーザに類似の選好履歴を持つ他のユーザによって好ましいアイテムを推奨する。類似ユーザがシステムの性能に重要であることから,類似性測度を開発するための様々な技術が提案されている。しかし,既存の類似性測度は単純に付加的な発見的情報を利用し,アイテムに関する全体的な評価行動をほとんど反映しないので,まだ改善されている。本論文は,ユーザの評価の情報エントロピーを使用することにより,以前の類似性測度を改善することを目的とし,そのために,アイテム上のユーザの全体的評価行動を反映することができる。提案した方法の効率を広範な実験により調べ,特に小規模でスパースなデータセットにおいて,以前の類似性測度よりも優れた性能を実証した。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  *測度 ,  *エントロピー
準シソーラス用語： 情報エントロピー ,  推奨システム ,  *協調フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 推薦システム ,  類似性測度 ,  協調フィルタリング ,  情報エントロピー

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 協調フィルタリング ,  類似性 ,  測度 ,  エントロピー