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J-GLOBAL ID：202202249350453421   整理番号：22A1169509

小売業のデータマイニングにおけるマルチメディアエントロピー法の適用に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on the Application of Multimedia Entropy Method in Data Mining of Retail Business

著者 (2件)： Li Ting (School of Logistics Management, Yunnan University of Finance and Economics, Kunming 650000, Yunnan, China) ,  Zhang Can (School of Business Management, Yunnan University of Finance and Economics, Kunming 650000, Yunnan, China)
資料名： Scientific Programming  (Scientific Programming)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0689A  ISSN： 1058-9244  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,データベース技術は急速に発展し,各通過日に変化している。ネットワーク技術のサポートによって,その応用スケール,範囲,および深さは絶えず拡大している。データの爆発的成長によって,著者らは,さらに,基本的な情報保存と管理方法として,データベース技術が,質問,統計,レポートなどの単純なデータ処理を実行することができた。意思決定の欠如;分析;予測;そして,他の高度な機能。第2に,これらの大規模データの顔において,人々は,データ自体よりむしろ,これらのデータに隠された重要な情報をどのように取り出すかに,より多くの注意を払った。したがって,統計,人工知能,パターン認識,および最適化を統合するデータマイニング技術は,時間要求として現れる。データマイニング技術は,非常に始めから応用志向であり,様々な産業における大きな成功は,特に小売業において,その強い活力を完全に実証した。データマイニング技術が小売業と完全に結合できるならば,顧客への大きな利便性をもたらすだけでなく,企業に新しい活力を注入するだけでなく,それらを企業競争に不可能にする。本論文では,特徴選択と特徴平滑化のための特徴ベクトルとして顧客データを表現する,最大エントロピーに基づく高品質顧客システムフレームワークのフィルタリングを提案した。異なる特徴集合のフィルタリング性能を,顧客データの異なる特性を結合することによって比較した。実験とマルチメディア提示を行う。実験は,このシステムの濾過性能が一般的濾過システムより良いことを示した。Copyright 2022 Ting Li and Can Zhang. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  パターン認識 ,  意思決定 ,  データベース ,  ネットワーク ,  フィルタリング ,  特徴選択 ,  人工知能 ,  平滑化 ,  データ処理 ,  *マルチメディア ,  *小売業 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  最大エントロピー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (31件)：

• L. Bahl, P. Brown, P. de Souza, R. Mercer, "A tree-based statistical language model for natural language speech recognition," IEEE Transactions on Acoustics, Speech, & Signal Processing, vol. 37, no. 7, 1989.
• L. B. Adam, F. B. Peter, A. D. P. Stephen, J. D. P. Vincent, R. G. John, D. L. John, L. M. Robert, P. Harry, U. Luboš, "The Candide system for machine translation," Proceedings of the workshop on Human Language Technology, Plainsboro, NJ, USA, March 1994.
• E. Black, F. Jelinek, J. Lafferty, D. M. Magerman, R. Mercer, "Salim Roukos, towards history-based grammars: using richer models for probabilistic parsing," Proceedings of the workshop on Speech and Natural Language, Harriman, NY, USA, February 1992.
• D. T. Brown, "A note on approximations to discrete probability distributions," Information and Control, vol. 2, no. 4, pp. 386-392, 1959.
• Z. Lv, H. Song, "Trust mechanism of feedback trust weight in multimedia network," ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, vol. 17, 2021.

タイトルに関連する用語 (5件)： 小売業 ,  データマイニング ,  マルチメディア ,  エントロピー法 ,  研究