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J-GLOBAL ID：202002250765886911   整理番号：20A1380844

ユーザ選好最適化モデルに基づく推奨アルゴリズム研究【JST・京大機械翻訳】

Research on recommendation algorithm based on user preference optimization model

著者 (4件)： Qiu Ningjia (長春理工大学計算机科学技術学院,長春130022;長春理工大学計算机与信息技術研究所,長春130022) ,  He Zhuang (長春理工大学計算机科学技術学院,長春,130022) ,  Wang Peng (長春理工大学計算机科学技術学院,長春,130022) ,  Li Yanfang (長春理工大学計算机科学技術学院,長春,130022)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 36  号： 12  ページ： 3579-3582,3609  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： 伝統的個人化推奨アルゴリズムには,データスパースネス問題があり,推奨精度に影響する。SlopeOneアルゴリズムは簡単、高効率などの特徴を持っているが、このアルゴリズムはユーザー-項目スコア行列によるデータ分析のみを行い、すべてのユーザーに対して一致性の重みを採用して計算を行い、ユーザーのプロジェクトタイプに対する好み程度を無視した。上述の問題に対して、LR-SlopeOneアルゴリズムを提案した。まず第一に,ユーザ-プロジェクトスコアマトリックスとプロジェクトタイプ情報に従って,プロジェクトタイプに対するユーザの選好マトリックスを構築する。次に,線形回帰モデルを用いて各タイプの重みを計算し,ランダム勾配降下アルゴリズムを用いて重みを最適化した。最後に、SlopeOneアルゴリズムの予測スコアと合わせて、スコアマトリックスを充填し、推薦の品質を高める。実験結果は,提案したアルゴリズムが推奨精度を改善し,スパース性問題を緩和できることを示した。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 ,  *最適化 ,  データ解析 ,  類似性
準シソーラス用語： 高効率 ,  スパース性 ,  *最適化モデル ,  線形回帰モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 選好 ,  最適化モデル ,  推奨 ,  アルゴリズム ,  研究