協調フィルタリングを用いたCF4CF推奨協調フィルタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Cunha Tiago; Soares Carlos; de Carvalho Andre C. P. L. F.

文献

J-GLOBAL ID：202002226775355529 整理番号：20A1798890

協調フィルタリングを用いたCF4CF推奨協調フィルタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

CF4CF recommending collaborative filtering algorithms using collaborative filtering

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資料名：
号： RecSys ’18 ページ： 357-361 発行年： 2018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)

協調フィルタリングは,学界と産業推薦ソリューションの両方でますます重要になるので,この領域におけるアルゴリズム選択タスクを研究することも必要になった。この問題は,フルフレッジ訓練と検証手順を実行することなく,新しい問題に対する最良のアルゴリズムの選択を可能にする自動解の発見を目的とする。この分野における既存の研究は,メタラーニングを用いたいくつかのアプローチを含み,それは問題領域の特性をアルゴリズムの性能と関係づける。本研究では,この問題を扱う代替アプローチを検討した。本質的に,アルゴリズム選択問題は推薦問題であり,協調フィルタリングアルゴリズムを選択するために協調フィルタリングアルゴリズムの使用を研究した。提案アプローチは,CF4CFという協調フィルタリング方法論を用いて,メタラーニングで一般的に使用されるデータキャラクタリゼーションアプローチであるサブサンプリングランドマークを統合する。ベンチマーク推薦データセットを用いたCF4CFにより得られた予測性能は,メタラーニングで得られたものと同等または優れていた。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】

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人工知能 , データ保護 , マーケティング

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