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J-GLOBAL ID：202002240366124456   整理番号：20A2101150

全畳込みニューラルネットワークに基づく多次元信頼データ協調推奨アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

COOPERATIVE RECOMMENDATION ALGORITHM FOR MULTI-DIMENSIONAL TRUST DATA BASED ON FULL CONVOLUTION NEURAL NETWORK

著者 (3件)： Li Xiaofeng (黒竜江外国語学院信息工程系 黒竜江哈爾浜150025) ,  Wang Yanwei (普渡大学机械工程系 印第安納西拉法叶IN47906) ,  Wang Jianhua (哈爾浜師范大学計算机科学与信息工程学院 黒竜江哈爾浜150025)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 37  号： 8  ページ： 233-238,255  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的アルゴリズムは,多次元信頼データを推薦する時,平衡性が悪く,ユーザ信頼が高まらないため,全畳込みニューラルネットワークに基づく多次元信頼データ協調推薦アルゴリズムを提案した。多次元信頼データの蓄積とサービス構成モデルを構築し,多次元信頼データの相関ルールの特徴量をこのモデルによって抽出した。隠れ層ノード抽出機構を用いて,抽出した特徴データを畳込みニューラルネットワークに入力して適応学習を行い,重要な隠れ層中のキー情報を保存した。協調フィルタリング法を用いて隠れ層と出力層の接続重みを訓練し、多次元信用データ協同推薦を実現した。実験結果は,このアルゴリズムのスパース学習性能が良好であり,推奨ネットワークモデルの複雑性を減少し,信頼水準を改善することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  信頼度 ,  *高次元 ,  構成モデル ,  相関ルール
準シソーラス用語： 適応学習 ,  協調フィルタリング ,  ネットワークモデル ,  隠れ層 ,  特徴量 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  多次元 ,  信頼 ,  協調 ,  推奨 ,  アルゴリズム