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J-GLOBAL ID：202102258120038235   整理番号：21A1031137

JUST-BPR:社会的推奨のためのジャンプと滞在による暗黙的友人の同定【JST・京大機械翻訳】

JUST-BPR: Identify Implicit Friends with Jump and Stay for Social Recommendation

著者 (5件)： Wang Runsheng (School of Big Data and Software Engineering, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Gao Min (School of Big Data and Software Engineering, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Zhang Junwei (School of Big Data and Software Engineering, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Zhao Quanwu (School of Economics and Business Administration, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Zhao Quanwu (Chongqing Key Laboratory of Logistics, Chongqing University, Chongqing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12534  ページ： 455-466  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： 推薦者は,データスパース性とコールドスタートの問題から常に悩まされる。社会理論によって示唆されたように,人々は,しばしば,社会的環境,特に彼らの友人への catりと思考の彼らの方法を変える。この理由のために,事前研究は,ソーシャル推薦として知られている利用可能なデータが少ないとき,ユーザ選好を推論するのを助けるために,推薦者システムへの社会的関係を統合した。しかし,明示的な社会的関係もまばらであり,一方,通常雑音が多い。社会的推薦を強化するために,ユーザ-アイテムおよびユーザ-ユーザネットワーク上の各ユーザに対して,より信頼できる暗黙関係を同定した。これらの研究努力の中で,メタパス誘導探索は最先端の性能を示した。しかし,メタパスの設計は,ドメインエキスパートからの事前知識を必要とし,これはこの研究ラインの適用性を妨げる可能性がある。本研究では,陰的友人を探索するためのメタパスフリー戦略による新しいソーシャル推薦モデル(JUST-BPR)を提案した。具体的には,「JumpとStay」のアイデアを採用して,それは,社会的推薦に対して,不均一ランダムウォーク技術である。このアイデアに基づいて,メタパスの設計を迂回し,より効率的な方法で高品質な暗黙関係を得る。次に,これらの暗黙関係をトップN推薦のための拡張ソーシャルBayes個人化Rankingモデルに統合した。2つの実世界データセットに関する実験は,提案した方法の優位性を示し,それぞれ,メタ経路とJUST-BPRによって発見された陰的友人間の差異を実証した。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： *雑音 ,  適応性 ,  酔歩
準シソーラス用語： 事前知識 ,  スパース性 ,  社会的ネットワーク ,  高品質 ,  低温始動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： レコメンダーシステム ,  社会ネットワーク ,  異種ネットワーク ,  ランダムウォーク

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： BPR ,  社会 ,  推奨 ,  ジャンプ ,  友人 ,  同定