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J-GLOBAL ID：202002251665835753   整理番号：20A1943041

1クラス協調フィルタリングを最適化するためのwAMANと行列因子分解の組合せと感情を意識した映画推薦システムにおけるその応用【JST・京大機械翻訳】

Combining wAMAN and Matrix Factorization to Optimize One-Class Collaborative Filtering and Its Application in an Emotion-Aware Movie Recommendation System

著者 (3件)： Tang Mingyue (Dept. of Computer Science, Wenzhou-Kean University) ,  Xie Hang (Dept. of Computer Science, Wenzhou-Kean University) ,  Tang Tiffany Y. (Dept. of Computer Science, Wenzhou-Kean University)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICBDC ’18  ページ： 108-114  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)

抄録/ポイント： 現代の科学の発展によって,情報の指数関数的爆発は,人々がそのような巨大な情報集合から有用な情報を見つけるのを困難にする。結果として,異なるアルゴリズムは,人々が知的推薦システムを構築するのに役立つ。しかし,異なるアルゴリズムには,それら自身の賛否がある。本論文では,著者らの生データセットは小さく,スパースであり,18のユーザと275の映画を含む。7つのアルゴリズムの性能を分析したが,これらのアルゴリズムに関する性能に基づいて,各アルゴリズムは等しくよく実行しなかった。スパースユーザ-項目行列に適用できる新しい解を提案した。いくつかの重み(wAMAN)で負としてすべての欠測データを処理することによるマトリックス因数分解を用いたアルゴリズムを推薦システムに埋め込んだ。実験結果は,著者らの推薦システムが効率的に著者らのスパースデータセットにおける陰性用例の適切な価値を見つけることができて,他の従来のアルゴリズムによって得た結果と比較してより高い精度を有することを示した。さらに,著者らの結果に基づいて,感情意識推薦システムにそれを適用することにより設計を拡張した。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 ,  指数関数
準シソーラス用語： *協調フィルタリング ,  *因子分解 ,  *推奨システム ,  生データ ,  行列因数分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 感情 ,  1クラス協調フィルタリング ,  推薦システム

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (11件)： クラス ,  協調フィルタリング ,  最適化 ,  行列 ,  因子分解 ,  組合せ ,  感情 ,  意識 ,  映画 ,  推薦システム ,  応用