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J-GLOBAL ID：202202285484627586   整理番号：22A1113215

グループ推奨のためのグローバルおよびローカルソーシャルネットワークの統合【JST・京大機械翻訳】

Incorporating global and local social networks for group recommendations

著者 (2件)： Leng Youfang (School of Information, Renmin University of China, China) ,  Yu Li (School of Information, Renmin University of China, China)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 127  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  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： ヒトの社会的性質のため,グループ活動は日常生活の不可欠な部分になった。これは,グループ推薦タスクの徹底的な研究の必要性を創造する:ユーザグループへのアイテムの推薦。個人の好みに主に依存する個々の意思決定とは異なり,グループ意思決定はグループメンバー間の交渉と合意のプロセスであり,そこでは社会的特性が正の推薦結果を達成するのに重要な因子である。したがって,本論文では,グローバルおよびローカルソーシャルネットワークの両方からグループ推薦問題を解くための新しいモデルを提案した。グローバルネットワークにおいて,ユーザの社会的影響が社会的接続を通して広がり,他者の好みに影響を及ぼす。ローカルネットワークでは,グループメンバーは最終決定に異なって貢献し,動的交渉とコンセンサスプロセスを形成する。2つの成分を有するグローバルおよびローカルネットワークをモデル化することを提案した。1)社会的影響の広がりをシミュレートし,各ユーザの社会的ゲートを捉えるため,また,2)グループメンバー間の複雑な意思決定プロセスを学習し,それらをグループの最終表現に統合するためのマルチチャネル注意ベース局所ネットワーク融合(LNF)モジュール,の意図的グラフ畳み込みネットワークベースグローバルネットワーク拡散(GND)モジュール,および2)マルチチャネル注意ベース局所ネットワーク融合(LNF)モジュール。最後に,2つの別々のニューラル協調フィルタリング(NCF)モジュールを,それぞれグループ-アイテムとユーザ-アイテム相互作用をモデル化するために提示して,互いに強化した。2つの実世界データセットからの広範な実験結果は,提案モデルの有効性を示した。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： グラフ ,  相互作用 ,  畳込み ,  意思決定 ,  グループ活動 ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  ヒト ,  モデリング ,  モデル ,  *ローカル回線 ,  融合
準シソーラス用語： 協調フィルタリング ,  *社会的ネットワーク ,  グループ意思決定 ,  グローバルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： グループ推薦 ,  推奨システム ,  グラフニューラルネットワーク ,  社会ネットワーク分析 ,  グラフベース法

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： グループ ,  推奨 ,  グローバル ,  ソーシャルネットワーク ,  統合