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J-GLOBAL ID：202002288403490715   整理番号：20A2083967

ニューラルレストランを意識したディッシュ推薦【JST・京大機械翻訳】

Neural Restaurant-aware Dish Recommendation

著者 (5件)： Jin Yuanyuan (East China Normal University,Shanghai Key Laboratory of Trustworthy,Shanghai,China) ,  Zhang Wei (East China Normal University,Shanghai Key Laboratory of Trustworthy,Shanghai,China) ,  Sun Mingyou (East China Normal University,Shanghai Key Laboratory of Trustworthy,Shanghai,China) ,  Luo Xing (East China Normal University,Shanghai Key Laboratory of Trustworthy,Shanghai,China) ,  Wang Xiaoling (East China Normal University,Shanghai Key Laboratory of Trustworthy,Shanghai,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICKG  ページ： 599-606  発行年： 2020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： 食品は人々の最初の必要性である。速い容量の現代生活のため,人々は,通常,利便性のためにジンアウトを選択する。既存の方法は食品推薦のための努力を払っているが,それらはオンラインレシピに対するユーザの個人の好みを推論することに限られ,ジンアウトシナリオにおけるディッシュ順序付けプロセスを無視する。同じレシピを考えると,異なるレストランは食品クイシンまたはシェフの調理習慣により様々な味覚を生じる可能性がある。現在のレストランでは,ユーザの一般選好ディッシュは,悪い単語口を持つ可能性がある。したがって,個人の味覚嗜好性とは別に,ユーザは,ディッシュ品質を保証するためにレストランの特殊性に変わる。このように,レストラン関連ディッシュ品質とユーザの個人味を同時に考慮するべきである。この課題に取り組むために,特定のレストランにおける料理に対するユーザの好みを推論するために,ニューラルレストラン意識ディッシュ推薦者を提案する。現在のレストランのディッシュを与えられた場合,その順序を順序づけるかどうかは,主に2つの因子,即ち,ユーザの個人の味とこのレストランのディッシュ品質によって決まった。著者らの提案モデルは,以下の通りである。1)ニューラルネットワークの強い表現性によりユーザの個人の食事選好を捉える;2)現在のレストランが調理済みの料理でどのように良いかを評価する。提案モデルの有効性を示すため,実際のデータセット上で広範な実験を行い,NCFのようないくつかの競合モデル,例えば平均36%の改善と3.4%のPITFのような顕著な改善を実証した。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： 食品 ,  味覚 ,  ニューラルネットワーク ,  調理 ,  *レストラン ,  嗜好性 ,  有効性 ,  単語
準シソーラス用語： レシピ ,  表現力 ,  オンライン ,  調理従事者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 意識 ,  推薦