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J-GLOBAL ID：202202252719693353   整理番号：22A1104265

改良型BERT技術による先進効率と精度を用いたホテル推薦システム【JST・京大機械翻訳】

Hotel Recommendation System using advanced efficiency and accuracy with modified BERT technique

著者 (4件)： Ambolkar Riya (Rajiv Gandhi Institute of Technology,Information Technology Engineering,Mumbai,India) ,  Bhagat Arpita (Rajiv Gandhi Institute of Technology,Information Technology Engineering,Mumbai,India) ,  Buga Bhakti (Rajiv Gandhi Institute of Technology,Information Technology Engineering,Mumbai,India) ,  Gharat Swapnil (Rajiv Gandhi Institute of Technology,Information Technology Engineering,Mumbai,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICAIS  ページ： 1747-1752  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： 顧客のニーズと経済のための互換性のあるホテルの発見は,強靭なプロセスである。これらの日は,十分な量の顧客創造オンラインレビューのアベイラビリティを助ける。また,この事実は,消費者が推奨されたホテルシステムおよび観光分野における有望な研究の方向性を示すことによって,情報処理を改善するのを助ける。この提案システムでは,ホテル推薦システムの一部としてホテル感情解析を採用した。RoBERTaとBERTはほとんど同じアーキテクチャを持つが,RoBERTaモデルは性能の文脈でBERTモデルを超えている。ロバストに最適化されたBERT予訓練アプローチ(RoBERTa)モデルを用いて,レビューを正,負,および中性に分離する。実際のレビューはホテルゲストの異なる感情を示し,各レビュー分類は位置,清浄度,サービス等のような多重カテゴリーを考慮して行った。ユーザ支援クエリによる機能レビューは,それらが分類される方法を決定する。レビューはコサイン類似性とファジー論理を用いて同時にグループ化した。得られたデータセットをApache Kafkaに保存した。実際の応用シナリオにおける矛盾したデータフローの問題を考慮して,メッセージ待ち行列Kafkaを導入した。それは,リアルタイムデータ入力速度が滑らかで一貫性があると保証する。本論文では,Kafka-Spark積分によるマイクロバッチデータストリーム処理を用いた実時間推薦システムの実装を行った。それは,速度回復のためにすべてのKafkaデータを同時に保存しながら,最小データ損失を確実にするため,Sparkストリーミングを使用する。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： 最適化 ,  積分 ,  互換性 ,  消費者 ,  情報処理 ,  観光 ,  アベイラビリティ ,  多重化 ,  *ホテル ,  清浄度 ,  計算機アーキテクチャ ,  ロバスト性 ,  ファジィ論理 ,  ストリーミング
準シソーラス用語： クエリー , 【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 (3件)： BERT ,  ホテル ,  推薦システム