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J-GLOBAL ID：202202265906202443   整理番号：22A1117567

無線プログラムのためのハイブリッド多次元レコメンダーシステム【JST・京大機械翻訳】

A hybrid multidimensional Recommender System for radio programs

著者 (5件)： Fernandez-Garcia Antonio Jesus (Universidad Internacional de la Rioja, Avenida de la Paz, 137, 26006 Logrono, La Rioja, Spain) ,  Rodriguez-Echeverria Roberto (Quercus Research Group, University of Extremadura, Avenida de la Universidad s/n, 10003, Caceres, Spain) ,  Preciado Juan Carlos (Quercus Research Group, University of Extremadura, Avenida de la Universidad s/n, 10003, Caceres, Spain) ,  Perianez Jorge (Quercus Research Group, University of Extremadura, Avenida de la Universidad s/n, 10003, Caceres, Spain) ,  Gutierrez Juan D. (Quercus Research Group, University of Extremadura, Avenida de la Universidad s/n, 10003, Caceres, Spain)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 198  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： レコメンダーシステムの上昇は,多くのドメインで今日非常に一般的である。用例は,無線またはTV放送コンテンツ推薦の領域である。ここで提案したアプローチは,無線チャネルのカスタム化された推薦を受けるための無線聴取者を,それらの特定の選好および/または歴史的データに基づいてリストアップするかもしれない。第1に,データ取得システムを,推薦者に通すためのデータを得て,処理するための主要なタスクで提示する。第2に,無線プログラムの主要な側面を反映する4次元に基づいて,動的ハイブリッドレコメンダーシステムを開発した:相対会話/音楽比率,音楽ジャンル,話題カバー,および音声音。履歴データまたはユーザ選好性にかかわらず,データ処理の性質に依存するコンテンツベースまたは協調フィルタリングアルゴリズムを用いて,8名の推薦者を構築した。第3に,ユーザの選好に従って重みを割り当てることによって,これらの推薦者の動的集合を形成し,最終的な推薦を生成する。実験を行い,放射線聴取者による推奨とその受容の有用性を説明した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  音楽 ,  音響 ,  放射線 ,  データ収集システム ,  テレビジョン放送 ,  情報収集 ,  方法論 ,  嗜好性 ,  データ処理 ,  *高次元 ,  性質 ,  四次元 ,  カスタム化 ,  会話 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 協調フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： レコメンダーシステム ,  コンテンツベース ,  レコメンダーのアンサンブル ,  ハイブリッドレコメンダー ,  無線プログラム

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (2件)： 無線 ,  多次元