文献

J-GLOBAL ID：201702257166193973   整理番号：17A0297439

因子分解机とシナリオ知覚に基づく企業知識推薦方法の研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Enterprise Knowledge Recommendation Algorithm Based on Factorization Machines and Context Aware

著者 (3件)： Mi Ruanjianchi (School of Mechanical Engineering & Mechanics, Ningbo University) ,  Zhan Hongfei (School of Mechanical Engineering & Mechanics, Ningbo University) ,  Yu Junhe (School of Mechanical Engineering & Mechanics, Ningbo University)
資料名： Qingbao Kexue  (Qingbao Kexue)
巻： 34  号： 12  ページ： 27-30,35  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2591A  ISSN： 1007-7634  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： シナリオベースの知識推薦アルゴリズムの大部分は,シーンフィルタリングに基づくものである。本論文では,シナリオモデリング法を用いて,因子とシナリオ認識に基づいて,新しい知識推薦アルゴリズムを提案し,知識データを特徴ベクトルに変換する方法を提案し,企業のデータを効果的に利用し,従業員の個人化知識の要求に適合させ,知識の推薦を行った。最後に,2つの実験結果は,提案したアルゴリズムが疎データにおいてより良い推薦品質を持ち,予測時間を線形時間で達成することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  線形性 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 従業員 ,  特徴ベクトル ,  推薦アルゴリズム ,  *因子分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： knowledge recommendation ,  factorization machines ,  context aware ,  recommendation system

分類 (1件)： 経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (8件)： 因子分解 ,  机 ,  シナリオ ,  知覚 ,  企業 ,  知識 ,  推薦 ,  研究