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J-GLOBAL ID：202202268279610438   整理番号：22A0708007

トランスレーショナルランダムウォーク埋込みベースのレコメンダーシステム:実用的調査【JST・京大機械翻訳】

Translational-Randomwalk Embeddings-Based Recommender Systems: A Pragmatic Survey

著者 (3件)： Samih Amina (Faculty of Sciences and Techniques, List Laboratory University Abdelmalek Essaadi, Tangier, Morocco) ,  Ghadi Abderrahim (Faculty of Sciences and Techniques, List Laboratory University Abdelmalek Essaadi, Tangier, Morocco) ,  Fennan Abdelhadi (Faculty of Sciences and Techniques, List Laboratory University Abdelmalek Essaadi, Tangier, Morocco)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1418  ページ： 957-966  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)

抄録/ポイント： 推薦システムは,それらの選好に従って関連アイテムを持つユーザを提供することができ,それは,指数情報成長から知識を生み出し,従って,データスパース性,コールドスタート問題のような,知識グラフの重要性は,エンティティ間の豊富な接続を提供し,それにより,相補性タスクを強化し,適切な推薦を生成することができ,多くの推薦作業は,推薦タスクにおいて,非常に競合し,そして,ランダムウォーク技術のような知識グラフ埋込みを,利用することができた。本調査では,基本概念の背景を提供し,次に,いくつかのモデルを比較し,議論することによって,この分野における既存の文献の解析を行った。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】

シソーラス用語： グラフ ,  情報 ,  知識 ,  モデル ,  *酔歩 ,  相補性 ,  問題 ,  並進
準シソーラス用語： スパース性 ,  推奨システム ,  低温始動 ,  エンティティ ,  グラフ埋込み , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： レコメンダーシステム ,  並進モデル ,  ランダムウォーク技術 ,  知識グラフ

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 埋込み ,  調査