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J-GLOBAL ID：202102245997854502   整理番号：21A2870278

位置ベース広告の新しい推奨モデル:GAアプローチを用いたコンテキストアウェア協調フィルタリング【JST・京大機械翻訳】

A novel recommendation model of location-based advertising: Context-Aware Collaborative Filtering using GA approach

著者 (3件)： Dao Tuan Hung (Graduate School of Business Information Technology, Kookmin University, 861-1, Jeongneung-dong, Seongbuk-gu, Seoul 136-702, Republic of Korea) ,  Jeong Seung Ryul (School of Management Information Systems, Kookmin University, 861-1, Jeongneung-dong, Seongbuk-gu, Seoul 136-702, Republic of Korea) ,  Ahn Hyunchul (School of Management Information Systems, Kookmin University, 861-1, Jeongneung-dong, Seongbuk-gu, Seoul 136-702, Republic of Korea)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 3  ページ： 3731-3739  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： レコメンダーシステムは,情報過負荷問題を超える効率的で最も使用されるツールであり,個人の好み(ほとんど評価)を考慮することにより,最も適切なコンテンツを持つユーザを提供する。これらの選好に加えて,ユーザの相互作用コンテキストを考慮することは,推薦プロセスの関連性を改善するであろう。しかし,推薦モデルに対するコンテキスト意識を採用することは,ほんの少しの事前研究しか試みていない。多くの研究が協調フィルタリング(CF)を用いた推薦モデルを開発してきたが,それらのほとんどは,推薦結果を改善するツールとして,遺伝的アルゴリズム(GA)のようなCFと他の人工知能技術の両方を採用することを試みている。本論文では,ユーザの選択とインタラクションの文脈の両方に基づく位置ベース広告(LBA)のために,遺伝的アルゴリズム(CACF-GA)を用いたContex-Aware協調フィルタリングと呼ばれる新しい推薦モデルを提案した。最初に,離散コンテキストを定義し,次に,文脈意識推薦モデルを作成するために,従来のCFに「文脈類似性」の概念を適用した。2つのコンテキスト間のコンテキスト類似性をGAを用いて最適化するように設計した。モバイルユーザから実世界データを収集し,CACF-GAを用いてLBA推薦モデルを構築し,次にCACF-GAの有用性を検証するための経験的テストを行った。実験は,著者らの提案モデルが比較のものと比べて最も正確な予測結果を提供することを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  相互作用 ,  *広告 ,  人工知能 ,  過負荷 ,  類似性 ,  遺伝的アルゴリズム ,  コンテンツ
準シソーラス用語： モバイルユーザ ,  *協調フィルタリング ,  *コンテキストアウェアネス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 推奨モデル ,  コンテキストアウェアネス ,  協調フィルタリング ,  遺伝的アルゴリズム ,  位置ベース広告

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 広告 ,  推奨 ,  モデル ,  Ga ,  協調フィルタリング