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J-GLOBAL ID：202002276965905299   整理番号：20A1426142

推薦システムにおけるユーザ関心伝搬のための確率モデル【JST・京大機械翻訳】

A Probabilistic Model for User Interest Propagation in Recommender Systems

著者 (5件)： Mensah Samuel (BDBC and SKLSDE School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Hu Chunming (BDBC and SKLSDE School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Li Xue (BDBC and SKLSDE School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Liu Xudong (BDBC and SKLSDE School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhang Richong (BDBC and SKLSDE School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 108300-108309  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 利用者の関心モデリングは,推薦システムの予測性能を改善するための重要な構成要素として活用されてきた。しかし,ユーザ興味をモデル化するための明示的な情報がない場合,推薦者システムへのほとんどのアプローチはユーザ活動(ユーザ生成コンテンツまたはユーザ評価)を利用してユーザの興味を推論する。現実において,ユーザ間の関係は共有された関心の豊富な情報源としても役立つ。この目的のために,ユーザの興味を推論するユーザ活動の唯一の依存性を避けるフレームワークを提案し,ユーザ間の直接関係の活用を可能にし,ユーザの興味を伝え,システムの性能を改善した。本論文では,新しいモデリングフレームワークを提案した。確率的ユーザ興味モデルを構築して,ユーザの興味の分布を推定するために,因子グラフベースアプローチを適用するユーザ興味伝播アルゴリズム(UIP)を提案した。さらに,推薦システムに対する従来の行列因数分解(MF)とUIPアルゴリズムを組み込んだ。実験結果は,提案したアプローチが推薦システムに使用される以前の方法より優れていることを実証した。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： アルゴリズム ,  情報源 ,  *確率モデル
準シソーラス用語： *推奨システム ,  因子グラフ ,  行列因数分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 推薦システム ,  関心 ,  伝搬 ,  確率モデル