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J-GLOBAL ID：202002221013266133   整理番号：20A2027241

協調フィルタリングアルゴリズムのコールドスタート問題に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Cold-Start Problem of Collaborative Filtering Algorithm

著者 (2件)： Shao Yu (College of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai, China) ,  Xie Ying-hua (College of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICBDR 2019  ページ： 67-71  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： 協調フィルタリングは,今日最も成功し,広く使用された推薦アルゴリズムである。しかし,それはコールドスタート問題の厳しい課題に直面している。本論文では,ユーザ属性と逆伝搬ニューラルネットワーク(BPNN)を用いたハイブリッドアルゴリズムを提案し,コールドスタートにおける新しいユーザ問題を解決した。最初に,ユーザの属性を収集して,それぞれ成分類似性を計算するために解析した。第二に,BPNNの入力ニューロンとしてこれらの類似性を取り上げて,BPNNの自己調整と自己適応特性を通して,重みとバイアスパラメータの初期値をセットして,アルゴリズムの高い推薦精度を得るために,評価予測モデルを最適化した。最後に,新しいユーザの予測類似性として出力を取り上げ,それにより,このアルゴリズムは新しいユーザに対して推薦できる。公開データセット-MovieLens(ml-1m)に関して実行した一連の実験の後,実験結果は,提案方法が協調フィルタリングコールドスタートのために新規ユーザ推薦を効果的に達成することができて,性能損失を減少することができることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. 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 ,  最適化 ,  ネットワーク ,  ニューロン ,  バイアス ,  類似性 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 自己適応 ,  *協調フィルタリング ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  *低温始動 ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  推薦アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 逆伝搬ネットワーク ,  コールドスタート ,  協調フィルタリング ,  ユーザ属性

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 協調フィルタリング ,  アルゴリズム ,  スタート ,  問題 ,  研究