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J-GLOBAL ID：202202244878690467   整理番号：22A1087921

資源の推奨オブジェクトの特性情報に基づく個人化リーダシステム【JST・京大機械翻訳】

Personalized Reader System Based on the Characteristic Information of the Recommended Object of the Resource

著者 (1件)： Zhang Shuo (Northeast Petroleum University,Daqing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： EEBDA  ページ： 983-987  発行年： 2022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)

抄録/ポイント： 現在の個人化推薦技術はユーザ中心であり,ユーザの個々のニーズをある程度満たすことができる。しかし,従来の個人化リーダシステムはユーザの個人化ニーズを十分に考慮せず,ユーザニーズやわずかな学習効果に矛盾するような多くの問題をもたらす。本論文は,最初に,国内外で個人化された推薦と個人化された読者システムの現在の開発を紹介して,個人化された推薦サブシステムで使われる理論的基礎を説明した。次に,個人化された推薦サブシステムの詳細な需要解析と設計を行う。ユーザログを個人化推薦個人化読者システムへ向けるとき,システムはユーザケースライブラリからユーザの個人化ケース情報を得ることができ,次にユーザケース,モデルケース,および類似のユーザケースのような多重ケース情報の包括的加重分析を通して結果を得て,利用者のニーズを満たす。Copyright 2022 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】

シソーラス用語： *多重化
準シソーラス用語： ユーザニーズ ,  個人化推薦 ,  閲覧者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 資源 ,  推奨 ,  オブジェクト ,  特性情報 ,  個人 ,  リーダ