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J-GLOBAL ID：202002268662654268   整理番号：20A0831572

異種情報ネットワークにおける類似性誘導マルチメディア推薦【JST・京大機械翻訳】

Similarity-Guided Multimedia Recommendation in Heterogeneous Information Network

著者 (6件)： Tao Jun (Southeast University, Nanjing, China) ,  Li Xiaoyan (Southeast University, Nanjing, China) ,  Li Jinghao (Southeast University, Nanjing, China) ,  Fang Qian (Southeast University, Nanjing, China) ,  Wang Zuyan (Southeast University, Nanjing, China) ,  Tong Fei (Southeast University, Nanjing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： GLOBECOM  ページ： 1-6  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  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： マルチメディア情報における急速な成長により,ユーザの個々の関心を発見し,それらを適切な商品で推薦する方法に関する問題がますます困難になっている。従来の推薦アルゴリズムは,簡単に推薦のためにユーザ評価ログを利用するが,異種情報ネットワークとして表現できる多くの有用な情報を無視する。本論文では,半対称加重メタ経路の2つの実体間の関連性を計算するために,類似性測度,PW-PathSimを提案した。次に,類似性正則化ベースの推薦アルゴリズムを提案して,推薦のためにマトリックス因数分解とユーザとアイテムの類似性を統合した。さらに,PWMFPアルゴリズムをFukSVD,HeteFMおよびDSRを含むいくつかのベンチマークと比較した。Doubanデータセットによる実験結果は,それが推薦精度に関して他のHINベースのアルゴリズムより優れていることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  アルゴリズム ,  対称性 ,  測度 ,  *マルチメディア ,  ベンチマーク ,  *情報ネットワーク ,  正則化
準シソーラス用語： 行列因数分解 ,  推薦アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 情報ネットワーク ,  類似性 ,  誘導 ,  マルチメディア ,  推薦