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J-GLOBAL ID：202202258065137893   整理番号：22A0775724

MISGD:個人化ファジィレコメンダーシステムのための移動情報ベース確率的勾配降下パラダイム【JST・京大機械翻訳】

MISGD: Moving-Information-Based Stochastic Gradient Descent Paradigm for Personalized Fuzzy Recommender Systems

著者 (5件)： Khan Zeshan Aslam (Department of Electrical Engineering, International Islamic University, Islamabad, Pakistan) ,  Raja Muhammad Asif Zahoor (Future Technology Research Center, National Yunlin University of Science and Technology, Douliou, Yunlin, Taiwan, ROC) ,  Chaudhary Naveed Ishtiaq (Department of Electrical Engineering, International Islamic University, Islamabad, Pakistan) ,  Mehmood Khizer (Department of Electrical Engineering, International Islamic University, Islamabad, Pakistan) ,  He Yigang (School of Electrical Engineering and Automation, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： International Journal of Fuzzy Systems  (International Journal of Fuzzy Systems)
巻： 24  号： 1  ページ： 686-712  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4469A  ISSN： 1562-2479  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： 推薦システムは,候補ユーザに正確で,効率的で,効果的な個人化された推薦を提供するために,電子商取引産業で徹底的に実装されている。確率的勾配降下(SGD)を組み込んだ行列因数分解(MF)技法の変種を利用して,ファジィ挙動を効果的に取り扱うことにより推薦システムの有効性を改善した。MFベースのSGD技術の反復更新機構は,関連する推薦を提供するための現在のが限られた情報を含む。スライディングウィンドウの強度およびメモリによるマルチ革新ベースの近似は,評価間の曖昧さを利用することによって,事前知識を通して推薦システムの精度を改善することができた。本研究では,高速かつ正確な推薦を提供するために,定義された情報長に対して得られた以前の更新履歴の評価の集団効果を捉える能力をもつ推薦者システムによって,選好のファジィ性を効果的に取り扱うために,移動情報ベースの計算パラダイムを提示した。Copyright Taiwan Fuzzy Systems Association 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *記憶装置 ,  効率 ,  技術 ,  精度 ,  因数分解 ,  更新 ,  有効性 ,  曖昧さ ,  電子商取引
準シソーラス用語： 事前知識 ,  推奨システム ,  スライディングウィンドウ ,  行列因数分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： レコメンダーシステム ,  移動情報 ,  ファジィ挙動 ,  確率的勾配降下 ,  行列因数分解 ,  電子商取引

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 個人化 ,  確率 ,  勾配 ,  降下 ,  パラダイム