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J-GLOBAL ID：202202261622419073   整理番号：22A0650948

深層学習に基づく個人少数観光経路推薦アルゴリズムに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Personalized Minority Tourist Route Recommendation Algorithm Based on Deep Learning

著者 (1件)： Liu Guanglu (University of Science and Technology Liaoning, Anshan 114051, Liaoning, 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： 生活基準の改善により,ますます多くの人々が個別化された経路を追求する。本論文は,民族少数観光需要グループの関心ポイントの個別化マイニングを使用して,ソーシャルネットワークにおける顧客データ特徴を抽出して,興味深いトピック因子,地理的位置因子,およびユーザアクセス頻度因子のデータ特徴を,LDAトピックモデルとマトリックス分解モデルを用いて,ユーザサインイン記録で特徴ベクトル化処理を実行して,深い学習推薦モデル(DLM)を構築する。このモデルを用いて,従来の推薦モデルおよび単一データ特徴モジュールの推薦モデルと比較して,実験結果は以下のことを示した。(1)DLM推薦結果のフィッティング誤差は著しく減少して,その推薦精度率は従来の推薦アルゴリズムのものより50%高かった。実験結果は,本論文で構築したDLMには良い学習と訓練性能があり,推薦効果は良いことを示した。(2)この方式において,DLMの性能は,推薦アルゴリズムの精度または再現率に関して,他のPOI推薦方法より著しく高かった。それらの中で,トップ5,トップ10,およびトップ20の推奨POIの精度は,それぞれ9.9%,7.4%,および7%増加し,再現率は,それぞれ4.2%,7.5%,および14.4%増加した。Copyright 2022 Guanglu Liu. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  精度 ,  *観光 ,  因子 ,  興味 ,  地理学 ,  個人 ,  モデル ,  確率モデル ,  民族 ,  *機械学習 ,  頻度因子
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  社会的ネットワーク ,  再現率 ,  トピックモデル ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

引用文献 (19件)：

• O. Iatrellis, A. Kameas, P. Fitsilis, "A novel integrated approach to the execution of personalized and self-evolving learning pathways," Education and Information Technologies, vol. 24, no. 1, pp. 781-803, 2019.
• P. Resinick, H. R. Varian, "Recommender systems," Communications of the ACM, vol. 40, no. 3, pp. 56-58, 1997.
• B. Alejandro, C. Iván, D. R. Fernando, C. Pablo, C. Enrique, "An empirical com-parison of social, collaborative filtering, and hybrid recom-menders," ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, vol. 4, no. 1, pp. 1-29, 2013.
• H. T. Cheng, L. Koc, J. Harmsen, T. Shaked, T. Chandra, H. Aradhye, G. Anderson, G. Corrado, W. Chai, M. Ispir, R. Anil, Z. Haque, L. Hong, V. Jain, X. Liu, H. Shah, "Wide& Deep Learning for Recommender Systems," Proceedings of the 1st Workshop on Deep Learning for Recom-mender Systems, pp. 7-10, Boston, MA, USA, September 2016.
• B. Gavade Anil, S. Rajpurohit Vijay, "A hybrid optimization-based deep belief neural network for the classification of vegetation area in multispectral satellite image," International Journal of Knowledge-Based and Intelligent Engineering Systems, vol. 24, no. 4, 2021.

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  個人 ,  観光経路 ,  推薦アルゴリズム ,  研究