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J-GLOBAL ID:202202255383490143   整理番号:22A0707994

モーゲージレンディングのための知識ベース推薦システム【JST・京大機械翻訳】

A Knowledge-Based Recommender System for Mortgage Lending
著者 (3件):
資料名:
巻: 1418  ページ: 774-784  発行年: 2022年 
JST資料番号: W5075A  ISSN: 2194-5357  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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推薦プロセスは周期的,反復的活動および時間消費である。これは,専門家が彼らの知識と過去の経験を貯蔵することを奨励する。知識ベースの開発は,類似のその後の推薦の行動を明確に促進し,特に財政管理において選択を行うために必要な時間を低減する。本論文では,過去における専門家によって採用されたルールと手順を用いるBL-KBRSと呼ばれる推薦システムを開発し,知識ベースに保存した。実現可能性を実証するために,半構造化,多属性推薦問題,mort金をmortめるための著者らのアプローチで実験する。BL-KBRSは,若い銀行事務員の経験不足を補う知識ベース推薦システムであり,様々なバンキング機関で利用可能な経験を広めるであろう。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人工知能  ,  データベースシステム 
タイトルに関連する用語 (2件):
タイトルに関連する用語
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