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J-GLOBAL ID：202202245921658552   整理番号：22A0770842

K最近傍変異体を用いた映画推薦システム【JST・京大機械翻訳】

Movie Recommender System Using K-Nearest Neighbors Variants

著者 (2件)： Airen Sonu (School of Information Technology, Rajiv Gandhi Proudyogiki Vishwavidyalaya, Bhopal, Madhya Pradesh, India) ,  Agrawal Jitendra (School of Information Technology, Rajiv Gandhi Proudyogiki Vishwavidyalaya, Bhopal, Madhya Pradesh, India)
資料名： National Academy Science Letters  (National Academy Science Letters)
巻： 45  号： 1  ページ： 75-82  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0325A  ISSN： 0250-541X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 情報過負荷は多くのインターネットユーザにとって大きな問題であり,ユーザに利用可能なデータの圧倒的な量により発生する。この問題フィルタリングツールを処理するために,ユーザ選好に従って検索を個人化するユーザに適切な情報を提供するために,レコメンダーシステムのようなように要求される。協調フィルタリング推薦システムは,評価行列に関する類似性測度を用いて,アクティブユーザの最近傍集合を見つける。本論文は,Movie Recommenderシステムのために,異なる類似性尺度,すなわち,コサイン,msd,ナシソン,およびナシソンベースラインを有するK-最近傍(KNN)アルゴリズムの異なった変化を提案する。MovieLensデータセットからの実データに対して,KNNアルゴリズムのこれらの異なる変化を実行し,Movie Recommenderシステムに対する一致ペア,平均絶対誤差,平均二乗誤差,二乗平均平方根誤差,精度@k,および想起@kの分率のような精度計量を比較した。現実の応用のために,Movie Recommenderシステムフィルタリングツールは,Webブラウザをカスタマイズすることによってプラグインとして使用することができた。Copyright The National Academy of Sciences, India 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  測度 ,  システム ,  精度 ,  情報収集 ,  方法論 ,  集合 ,  *利用者 ,  インターネット ,  機械学習 ,  カスタム化
準シソーラス用語： 協調フィルタリング ,  平均二乗誤差 ,  Webブラウザ ,  *推奨システム ,  プラグイン ,  平均絶対誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 精度計量 ,  協調フィルタリング ,  K最近傍 ,  機械学習 ,  レコメンダーシステム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 変異体 ,  映画 ,  推薦システム