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J-GLOBAL ID：202202233000338662   整理番号：22A0680289

多粒度決定によるコストに敏感な時間空間3方向推薦【JST・京大機械翻訳】

A cost-sensitive temporal-spatial three-way recommendation with multi-granularity decision

著者 (4件)： Ye Xiaoqing (School of Economics and Management, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China) ,  Ye Xiaoqing (Key Laboratory of Service Science and Innovation of Sichuan Province, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031 China) ,  Liu Dun (School of Economics and Management, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China) ,  Liu Dun (Key Laboratory of Service Science and Innovation of Sichuan Province, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031 China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 589  ページ： 670-689  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： ユーザの好みとアイテムの人気の動的変動を考慮して,逐次推薦システム(RS)は近年多くの注目を集めている。一般に,ユーザとアイテムの間の逐次相互作用は,空間次元におけるマルチレベル推薦情報(RI)と時間次元における多段階推薦の両方をもたらす。ユーザの好みの動的変動をよりよく捉え,推薦コストを削減するために,本論文では,時間空間的観点から新しい逐次推薦戦略を提案した。最初に,ユーザ-項目相互作用の一時的性を考慮して,マルチレベルRIを構築するために,再帰ニューラルネットワーク(RNN)に基づく造粒法を設計した。次に,ユーザの好みとアイテムの人気の一時的性の観点から,著者らは多段階推薦を実現するための時間空間的3方向推薦戦略(TS3WR)を提示する。最後に,空間因子による時間因子を統合することによって,反復ニューラルネットワーク(RNN-TS3WR)に基づく時間空間的3方向推薦を提案して,より低い決定コストで推薦を実現した。3つのMovielensデータセットに関する広範な実験は,提案した方法の実現可能性と有効性を検証し,推薦コストと推薦品質の両方における推薦戦略の利点を実証した。Copyright 2022 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： 相互作用 ,  情報 ,  ニューラルネットワーク ,  造粒 ,  *利用者 ,  有効性
準シソーラス用語： マルチレベル ,  推奨システム ,  動的変化 ,  ユーザ好み , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 時間的空間的3方向決定 ,  粒状計算 ,  多粒度決定 ,  コスト感受性 ,  逐次レコメンダーシステム

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 (3件)： 粒度 ,  3方向 ,  推薦