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J-GLOBAL ID:202102262451502815   整理番号:21A0894755

推薦システムのための感情ベース類似性モデル【JST・京大機械翻訳】

A Sentiment-based Similarity Model for Recommendation Systems
著者 (2件):
資料名:
巻: 2020  号: SYNASC  ページ: 224-230  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)
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推薦システムは,適合提案を生成する試みでユーザの選好を解釈するツールである。研究のこの領域における研究は,ユーザの好みを真に表現するために,数値ユーザ評価が十分に強力でないと結論づける。これを克服する最良の方法は,アイテムのテキストベースレビューのようなユーザによって提供される他の要素への解析を拡張することである。このデータは,ある項目に関するユーザの感情のより深い理解を明らかにすると考えられる。提案する論文の目的は,推薦プロセスにSentiment分析技術を混合することによって,テキストレビューによって提供される貴重な情報を利用することである。本論文の貢献は,従来のk最近傍協調フィルタリングアルゴリズムに2つの主要な改良をもたらす。第一段階として,感情評価アプローチを各項目に対する計算感情スコアに基づいて開発した。結果として得られた感情評価は,推薦プロセスにおける数値的ものを置き換える。次に,感情ベースのユーザ類似性測度を,レビューとユーザの魅力,関連性,および人気の3つの因子を考慮して定義した。2つの異なるデータセットを用いたいくつかの実験装置は,新しく提案した類似性測度が従来のもののいくつかを凌駕し,推薦プロセスにうまく使用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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
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