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J-GLOBAL ID：202202248926493576   整理番号：22A0893983

レビュアネットワークにおける恒星予測の上昇【JST・京大機械翻訳】

Rising stars prediction in reviewer network

著者 (2件)： Nawaz Aftab (Department of Computer Science, COMSATS University Islamabad, Attock, Pakistan) ,  Malik MSI (Department of Computer Science, Capital University of Science and Technology, Islamabad, Pakistan)
資料名： Electronic Commerce Research  (Electronic Commerce Research)
巻： 22  号： 1  ページ： 53-75  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4307A  ISSN： 1389-5753  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 上昇恒星の予測は,ソーシャルネットワークにおける挑戦的なタスクである。この目的のために,公的に利用可能なオンラインソーシャルデータベースは,将来の傾向の予測のために意味のある情報を検索すると考えられる。著者らの知識に従って,著者らは,機械希薄化方法を適用することによって,レビュードメインにおける上昇恒星を同定した。より具体的には,yelpレビューネットワークにおける上昇レビュー者を予測する。メタデータ,Rrecency-周波数-活性,および時間カテゴリーを考察し,各タイプに対して様々な特徴を提案した。さらに,2つの性能尺度を開発し,上昇恒星を評価した。バイナリ分類問題として,3つの一般的な機械学習モデル,10倍交差検証および2つの新しく設計したyelpレビュー者データセットを用いた。スターを上昇するための提案フレームワークを,個々の特徴,カテゴリワイズおよびモデルワイズ性能の影響のような様々な実験を用いて評価した。その結果,本モデルは有望な精度とf測度値を示すことを見出した。さらに,トップ-10上昇レビュー者の2つのランキング(加重スコアと進化スコアを用いて)を示し,これらのランキングをyelp.comからの現在の状況に対して検証した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  カテゴリー ,  データ ,  *ネットワーク ,  精度 ,  レビュー ,  モデル ,  等級づけ ,  機械学習 ,  メタデータ ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】
準シソーラス用語： 社会的ネットワーク ,  オンライン ,  ソーシャルデータ ,  二値分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 上昇する星 ,  レビュー ,  ネットワーク ,  星の予測 ,  レビューネットワーク

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 恒星 ,  予測