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J-GLOBAL ID：202102282129249625   整理番号：21A0317160

改良充填法とマルチ重み類似度を組み合わせた推奨アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Recommendation algorithm based on filling method and multi-weight similarity

著者 (4件)： Zou Yang (南京航空航天大学 経済与管理学院,南京 211106) ,  Wu Hecheng (南京航空航天大学 経済与管理学院,南京 211106) ,  Jiang Yunzhi (广東技術師范大学 数学与系統科学学院,广州510540) ,  Zhao Yingding (江西農業大学 軟件学院,南昌330045)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 37  号： 12  ページ： 3578-3581,3598  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的な推奨アルゴリズムに存在するデータスパースネス問題に対して、国内外の多くの研究者は相応の推薦アルゴリズムを提案した。しかし、個性化推薦において、そのほとんどは良い推薦効果が得られていない。そこで,改良充填法とマルチ重み類似性に基づく推奨アルゴリズムを提案し,このアルゴリズムは,まず第一に,改良充填法を採用して,欠測値を改善し,次に,データ次元を縮小し,次に,2つの部分グラフのユーザ信頼性を,それぞれ計算し,そして,次に,多重重み因子を用いて,それらの類似性を,結合させた。これに基づいて,このアルゴリズムは,隣接ユーザを,類似性に従って高低に取得し,そして,目標ユーザに対して,商品推薦を行った。実験結果は,このアルゴリズムの平均絶対誤差(MAE)が,データスパース性および個人化推奨の下で他の推奨法より優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  信頼性 ,  多重化 ,  部分グラフ ,  類似性
準シソーラス用語： スパース性 ,  欠測値 ,  類似度 ,  推薦アルゴリズム ,  平均絶対誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  類似度 ,  推奨 ,  アルゴリズム