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J-GLOBAL ID：202102210232056287   整理番号：21A2805533

深層学習モードにおける個人推薦モデルとアルゴリズムに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Personalized Recommendation Model and algorithm in deep learning mode

著者 (8件)： Liu Feng (Heilongjiang University of Technology,JiXi,China,158100) ,  Song Ying-jie (Heilongjiang University of Technology,JiXi,China,158100) ,  Han Yu-hui (Heilongjiang University of Technology,JiXi,China,158100) ,  Wu Ming-yang (Heilongjiang University of Technology,JiXi,China,158100) ,  Dong Wei (Heilongjiang University of Technology,JiXi,China,158100) ,  Cai Ping (Heilongjiang University of Technology,JiXi,China,158100) ,  Long Chang-hui (Heilongjiang University of Technology,JiXi,China,158100) ,  Wang Bing-qian (Heilongjiang University of Technology,JiXi,China,158100)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICRIS  ページ： 116-119  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： 協調フィルタリングにおける推薦精度を改善するために,本論文は推薦アルゴリズムに深い学習を導入し,深層学習モードの下で個人化推薦モデルとアルゴリズムを提案した。最初に,一般的アルゴリズムの長所と短所を分析した。次に,深層学習モードを構築して,深い学習をステップによって推薦アルゴリズムステップに統合した。最後に,シミュレーションデータを余弦類似性と確率ベースの推薦方式によって確認し,結果は,2つの方法がほとんど同じスコアを得て,より良い推薦結果を得て,それは推薦進展と品質を効果的に改良できることを示した。Copyright 2021 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 ,  シミュレーション ,  類似性
準シソーラス用語： 協調フィルタリング ,  個人化推薦 ,  *深層学習 ,  推薦アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  個人 ,  推薦 ,  モデル ,  アルゴリズム ,  研究