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J-GLOBAL ID：202002261861686381   整理番号：20A2733839

顧客の性格特性を用いた製品推薦のための協調フィルタリング戦略【JST・京大機械翻訳】

Collaborative Filtering Strategy for Product Recommendation Using Personality Characteristics of Customers

著者 (3件)： Aguiar Janderson Jason B. (Universidade Federal de Campina Grande (UFCG), Campina Grande, Paraiba, Brasil) ,  Fechine Joseana Macedo (Universidade Federal de Campina Grande (UFCG), Campina Grande, Paraiba, Brasil) ,  de Barros Costa Evandro (Universidade Federal de Alagoas (UFAL), Maceio, Alagoas, Brasil)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： WebMedia ’20  ページ： 157-164  発行年： 2020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： 研究は,フィルタリングプロセスがそれらの人格を考慮するならば,人々がより有用な製品推薦を受けることができることを示した。本論文では,特定の顧客(ユーザ)に対して計算された最良の製品を推薦するために,推薦システム(行列因数分解および人格ベース近傍)のためのハイブリッド戦略を提案した。近傍の定義で用いた提案ユーザプロファイルは,これら3つの人格モデル:Big5(またはOCEAN,または5Factorモデル),Needs,および値を含む。10,000以上のアマゾン顧客からのデータで実験を行った。著者は,IBM Watsonの個人情報によるレビューの分析から,それらの人格特性を推定した。結果は,提案した戦略性能が,分析した最先端アルゴリズムのものより良いことを示した。そのうえ,Big5モデルだけを使用するか,またはNeedsと値モデルと共にそれを使用することの間に統計的差異がなかった。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 ,  *フィルタリング ,  利用者プロファイル
準シソーラス用語： *協調フィルタリング ,  推奨システム ,  行列因数分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 協調フィルタリング ,  人格に基づく推奨 ,  製品推奨 ,  レコメンダーシステム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 顧客 ,  性格特性 ,  推薦 ,  協調フィルタリング ,  戦略