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J-GLOBAL ID：202002293333132032   整理番号：20A1196956

深層学習感情主ベース知的製品推薦システム【JST・京大機械翻訳】

A Deep Learning Sentiment Primarily Based Intelligent Product Recommendation System

著者 (3件)： Sivaparvathi V. (Department of Computer Science and System Engineering, Andhra University College of Engineering (A), Andhra University, Vishkhapatanam, Andhra Pradesh, India) ,  Lavanya Devi G. (Department of Computer Science and System Engineering, Andhra University College of Engineering (A), Andhra University, Vishkhapatanam, Andhra Pradesh, India) ,  Rao K. Srinivasa (Department of Computer Science and System Engineering, Andhra University College of Engineering (A), Andhra University, Vishkhapatanam, Andhra Pradesh, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 601  ページ： 1847-1856  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  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： 近年,計算における技術的強化は,サービスを得るために,購入者の国連エージェントに対する支援を行うための,微妙な呼支援システムのイベントに対する半導体を持っている。これまでの間に,確実な研究者は,製品と建物のレビューを肯定的および否定的なスロットに分類し,それらは,適用可能なホテル,製品およびサービスに対する適用可能なホテルを設定し,ホテルに関係するビジネスpersonナリティへの先端を作り出すようにしている。今日では,民間のオンラインチームについては,関連例としてだけでなく,追加的な空気苦情についても議論している。もしフィードバックがサービス供給者を構築することによって適切に扱われないならば,それはおそらくホテルの品質ダウンサイズを増加させることができる。顧客に供給される食品は,それが役立つ価値,場所および時間の結果として,まだ調製に依存している。さらに,販売民間と建築作業者の角度は,一般的に顧客のpicにおいて重要な役割を果たしている。したがって,ソーシャルメディアによるオンラインショッパフィードバックは,ショッパ挙動解析に有益であり,ビジネスの成功に重要である。これらの問題に対処する推薦システムは,ホテルとサービスの代替において顧客のより高いピッキングを与えるであろう。この提案を通して,測定の最近の分類アルゴリズムユニットの試みを行った。一つは,クラスタサポートベクトルマシンとしてのサポートベクトルマシンの現代的な種類に依存し,感情の主要なサブ分類を実行する。なお,種類チームは,時間と位置における連結性変化を伴う人々の感情をサポートする。この論文を通して予測された知的クラスタサポートベクトルマシンルールは,正しい推奨を生成するために分類精度を改善する。予測された仕事の最も有利な利点は,それが類似の興味を持つ確実な民間を作る助けとなり,ツイートから良く知られた感情を支持し,魅力的なトピックに関するアニメーション化された議論のためのタイプに興味を持たせることである。現代のクランプ規則は,チーム支持クラスタを形成するのに役立つこの解析作業を通して予測される。本研究を通して,現代の遺伝的重みづけK-平均クランプルールを,データセット,TwitterおよびFaceブックの試行から正しいクラスタ構造に注目するために投影した。ここで選択した遺伝的規則は,分類精度を改善する経済的技術と関連する。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 半導体 ,  食品 ,  遺伝 ,  *ホテル ,  クラスタ ,  アニメーション ,  重みづけ ,  エージェント ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 支援システム ,  ピッキング ,  オンライン ,  ソーシャルメディア ,  ツイッター ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 推薦システム ,  深層学習 ,  協調フィルタリング ,  ユーザ推薦 ,  Twitter ,  感情分析

分類 (1件)： マーケティング  (KA06020W)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  感情 ,  推薦システム