レコメンダーシステムのためのより豊富な特性の開発に向けて【JST・京大機械翻訳】

Shriver David

文献

J-GLOBAL ID：202002235907419888 整理番号：20A1864347

レコメンダーシステムのためのより豊富な特性の開発に向けて【JST・京大機械翻訳】

Toward the development of richer properties for recommender systems

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著者 (1件)：
資料名：
号： ICSE ’18 ページ： 173-174 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)

推薦者システムの性能は,通常,精度と想起のような計量によって特性化される。しかし,これらのメトリックスは,潜在的なシステム異常に関する限られた直感と洞察を提供し,推薦アルゴリズムの長所と弱点の理解によって開発者を提供することができないので,システムの粗い特性評価を提供するだけであった。本研究では,特性空間を定義する推薦システムのモデルを記述した。著者らは,カバレッジと多様性の特性に関連するテンプレートを定義することによってこの空間を探索することを開始し,著者らは,即時化特性が精度と再現に相補的な洞察を提供する方法を示す。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】

, , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , その他の情報処理

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