文献

J-GLOBAL ID：202202287321808696   整理番号：22A0841103

高レベル視覚意味特徴に基づくビデオゲームのためのマルチメディア推薦システム【JST・京大機械翻訳】

Multimedia Recommendation System for Video Game Based on High-Level Visual Semantic Features

著者 (2件)： Ikram Fasiha (Department of Computer Science, Bahira University Karachi Campus, Karachi, Sindh, Pakistan) ,  Farooq Humera (Department of Computer Science, Bahira University Karachi Campus, Karachi, Sindh, Pakistan)
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： 電子商取引と enter楽サービスにおけるマルチメディアコンテンツの増加は,推薦システムの分野における新しい研究ギャップを作り出す。本研究の主な目的は,視覚的意味コンテンツを用いたマルチメディア推薦の精度を高めることにある。最近のアプローチでは,視覚情報の包含が推薦モデルの意味論的特徴を理解するのに役立つことを示した。研究者は,低レベル視覚意味特徴を用いたマルチメディアアイテム推薦の分野に寄与した。ここでは,ビデオゲーム推薦システムに対する一定の視覚属性を用いて,高レベル視覚意味コンテンツを探索することにより,この貢献を拡張することを試みた。過去10年間のビデオゲーム産業におけるマルチメディアコンテンツの指数関数的成長によって,研究者は個人化されたビデオゲーム推薦技術の重要性を調査する。以前の方法は,ビデオゲーム推薦のための視覚的意味内容の重要性を調査しなかった。ビデオゲームのための実用的推薦システムは,データ多様性,ユーザ関心のレベル,および含まれる特徴の意味複雑性のために,挑戦的である。本研究では,マルチメディア推薦システムのための高レベル視覚特徴を取り扱うために,深い視覚セマンティックマルチメディア推薦システム(D_VSMR)と名付けた新しい方法を提案した。視覚コンテンツ学習とユーザプロファイル学習のための深層学習法を利用する視覚意味ベースのビデオゲーム推薦システムを紹介した。提案方法は,ユーザプロファイルを拡大するためにコンテンツベース技術を採用する。ユーザプロファイル拡張はゲームの視覚コンテンツに基づいている。必要なデータセットは,評価目的のためのGoogle Play Storeとアマゾンのようなビデオゲームe-コマースプラットフォームから得られた。評価結果は,提案したアプローチの精度と有効性が,他の最先端の方法と比較して95.87%まで改善されることを示した。Copyright 2022 Fasiha Ikram and Humera Farooq. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  意味論 ,  学習 ,  *ゲーム ,  指数関数 ,  ビデオゲーム ,  *マルチメディア ,  利用者プロファイル ,  コンテンツ ,  電子商取引
準シソーラス用語： マルチメディアコンテンツ ,  Google ,  *推奨システム ,  視覚情報 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (44件)：

• Y. Deldjoo, M. Schedl, P. Cremonesi, G. Pasi, "Recommender systems leveraging multimedia content," ACM Computing Surveys, vol. 53, no. 5, pp. 1-38, 2020.
• F. Alyari, N. Jafari Navimipour, "Recommender systems," Kybernetes, vol. 47, no. 5, pp. 985-1017, 2018.
• F. Ricci, L. Rokach, B. Shapira, "Recommender systems: introduction and challenges," Recommender Systems Handbook, pp. 1-34, Springer, Berlin, Germany, 2015.
• P. Bedi, R. Sharma, "Trust based recommender system using ant colony for trust computation," Expert Systems with Applications, vol. 39, no. 1, pp. 1183-1190, 2012.
• J. Gemmell, M. Ramezani, T. Schimoler, L. Christiansen, B. Mobasher, "A fast effective multi-channeled tag recommender," ECML PKDD Discovery Challenge, vol. 497, pp. 59-70, 2009.

タイトルに関連する用語 (6件)： 高レベル ,  視覚 ,  ビデオ ,  ゲーム ,  マルチメディア ,  推薦システム