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J-GLOBAL ID：202102227693568603   整理番号：21A2629293

逐次感情を意識した推薦:データ収集とモデリングに関する予備研究【JST・京大機械翻訳】

Sequential Emotion-Aware Recommendation: A Preliminary Study on Data Acquisition and Modeling

著者 (5件)： Chen Weihao (Department of Computer Science, College of Engineering, Shantou University, China) ,  Zheng Lin (Department of Computer Science, College of Engineering, Shantou University, China) ,  Zheng Lin (Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Technology (Shantou University), Ministry of Education, China) ,  Jiang Dazhi (Department of Computer Science, College of Engineering, Shantou University, China) ,  Jiang Dazhi (Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Technology (Shantou University), Ministry of Education, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1995  号： 1  ページ： 012016 (6pp)  発行年： 2021年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 推薦システムの急速な発展は,研究者がユーザの主観的要因の利用にますます多くの注意を払っている。様々な主観的要因の中で,感情はユーザの好みの時間的変化を反映することができる重要な役割を果たす。しかし,ユーザ感情の取得は困難であり,多くの方法で受動的に得られる。さらに,既存の推薦研究における連続感情モデリングに適したデータセットはほとんどない。これらの欠点に取り組むために,本研究は,時系列感情に基づく推薦タスクに適切な,それらの時間的感情データを含む映画を視聴するユーザのデータセットを収集し,組織化する。さらに,連続感情モデリングに適した逐次感情意識推薦法を提案し,このデータセット上で他の先進的逐次モデリング手法より優れている。本研究の貢献は,利用者の逐次感情のモデリングに関する予備研究および探査を実施することであり,従って,本研究方向をさらに将来開発することができた。収集した逐次Emotion-Aware Recommendation(SEMAR)データセットは,https://github.com/LinZheng666/Sequential-Emotion-Dataset-for-Recommendationで利用可能である。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 経時変化 ,  *データ収集 ,  予備調査
準シソーラス用語： 推奨システム ,  ユーザ好み , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 感情 ,  意識 ,  推薦 ,  データ収集 ,  モデリング ,  研究