文献

J-GLOBAL ID：202002291832776252   整理番号：20A2782524

モバイルアプリケーション推薦のための知識グラフベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Knowledge Graph Based Approach for Mobile Application Recommendation

著者 (5件)： Zhang Mingwei (Software College, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Zhao Jiawei (Software College, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Dong Hai (School of Science, RMIT University, Melbourne, Australia) ,  Deng Ke (School of Science, RMIT University, Melbourne, Australia) ,  Liu Ying (Software College, Northeastern University, Shenyang, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12571  ページ： 355-369  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイル機器の急速な普及とモバイルアプリケーション(apps)の劇的な増殖により,アプリケーション推薦は,アプリユーザと株主の両方に役立つと思われる緊急タスクになる。ユーザとアプリの豊富なサイド情報を完全に組織化し,いかに利用するかは,従来のアプローチのためのスパース性問題に取り組むための重要な挑戦である。この課題に応えるために,著者らは,アプリケーション推薦のために,新しいエンドツーエンド知識グラフ畳込み埋込み伝搬モデル(KGEP)を提案した。具体的には,まず,ユーザとアプリサイド情報をモデル化するために知識グラフ構築法を設計し,次に,KGの1次構造に関連した側面情報の実際の三重項集束意味論を捕えるためにKG埋込み技術を採用して,最終的にKGの高次構造に関連した推薦焦点意味論を捕えるために,関係加重畳込み埋込み伝搬モデルを提案した。実世界データセット上で行った広範な実験は,最先端の推奨手法と比較して,提案した方法の有効性を検証した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 集束 ,  畳込み ,  意味論 ,  高次構造 ,  エンドツーエンド方式 ,  *応用プログラム ,  有効性
準シソーラス用語： スパース性 ,  モバイルデバイス ,  サイド情報 ,  *モバイルアプリケーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： モバイルアプリケーション勧告 ,  知識グラフ ,  知識グラフ埋込み ,  グラフ畳込みネットワーク ,  埋込み伝搬

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： モバイルアプリケーション ,  推薦 ,  知識