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J-GLOBAL ID：202002259630385860   整理番号：20A1798879

関連ビデオ勧告のフィールド研究は最も類似か,最も類似するか?【JST・京大機械翻訳】

A field study of related video recommendations newest, most similar, or most relevant?

著者 (5件)： Zhong Yifan (University of Minnesota) ,  Menezes Tahir Lazaro Sousa (University of Minnesota) ,  Kumar Vikas (University of Minnesota) ,  Zhao Qian (University of Minnesota) ,  Harper F. Maxwell (University of Minnesota)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： RecSys ’18  ページ： 274-278  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： 多くのビデオサイトは,ユーザが視聴しているビデオを推薦する。これらの推奨事項は,どのユーザが探索し,推薦システムの重要な部分であるかに影響を及ぼすことを示した。関連するビデオを推薦するためには,多くの方法が提案されているが,競合する戦略を比較する研究は比較的少ない。関連するビデオ推薦のフィールド研究を記述し,関連する映画トレーラを推薦するためのアルゴリズムを展開する。その結果,受信性と類似性ベースアルゴリズムが最高のクリックスルー速度をもたらし,そして,レジレントベースアルゴリズムが,最もトレーラレベル関与に導くことを示した。本知見は,非個人化だが効果的な関連項目推奨戦略を設計する可能性を示唆した。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 ,  トレーラ ,  受信 ,  *録画装置 ,  類似性
準シソーラス用語： 推奨システム ,  レント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 現場研究 ,  項目類似性 ,  映画トレーラ ,  レコメンダーシステム ,  関連項目勧告

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビデオ ,  勧告 ,  フィールド ,  研究 ,  類似