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  1. 学術雑誌論文
  2. 和雑誌

顧客クラスが変化する推薦システムにおける半教師付き学習

https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/records/8678
https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/records/8678
1b1cb89e-97de-4b2c-b7e9-5791f630ab30
名前 / ファイル ライセンス アクション
顧客クラスが変化する推薦システムにおける半教師付き学習.pdf 顧客クラスが変化する推薦システムにおける半教師付き学習 (2.5 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2018-12-11
タイトル
タイトル 顧客クラスが変化する推薦システムにおける半教師付き学習
言語 ja
タイトル
タイトル Semi-supervised Learning on Recommender System with Transitions of User Classes
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 推薦システム
キーワード
主題Scheme Other
主題 マルコフ決定過程
キーワード
主題Scheme Other
主題 顧客クラス
キーワード
主題Scheme Other
主題 半教師付き学習
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 recommender system
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Markov decision processes
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 user class
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 semi-supervised learning
資源タイプ
資源 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
その他のタイトル
その他のタイトル Semi-supervised Learning on Recommender System with Transitions of User Classes
言語 en
著者 前田, 康成

× 前田, 康成

ja 前田, 康成

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山内, 翔

× 山内, 翔

ja 山内, 翔

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鈴木, 正清

× 鈴木, 正清

ja 鈴木, 正清

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松嶋, 敏泰

× 松嶋, 敏泰

ja 松嶋, 敏泰

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MAEDA, Yasunari

× MAEDA, Yasunari

en MAEDA, Yasunari

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Yamauchi, Sho

× Yamauchi, Sho

en Yamauchi, Sho

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SUZUKI, Masakiyo

× SUZUKI, Masakiyo

en SUZUKI, Masakiyo

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MATSUSHIMA, Toshiyasu

× MATSUSHIMA, Toshiyasu

en MATSUSHIMA, Toshiyasu

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 従来研究では,顧客クラスが変化する推薦システムを表現する確率モデルとしてマルコフ決定過程が採用され,マルコフ決定過程の真のパラメータが既知の仮定のもとで検討されている.本研究では,真のパラメータが未知の仮定のもとで顧客クラスが変化する推薦システムにおける半教師付き学習方法を提案する.学習データは完全データと不完全データによって構成される.提案方法ではEMアルゴリズムを用いる.シミュレーションによって提案方法の有効性を示す.
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Markov decision processes(MDP) are applied to recommender system with transitions of user classes. In previous research the true parameters of MDP are known. In this research we propose a semi-supervised learning method for recommender system with transitions of user classes under the condition that the true parameters are unknown. Learning data consist of complete data and incomplete data. In the proposed method EM algorithm is used. The effectiveness of the proposed method is shown by some simulations.
書誌情報 バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌
en : Journal of Biomedical Fuzzy Systems Association

巻 20, 号 1, p. 15-22, 発行日 2018-05
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 2424-2578
権利
権利情報 c 2018 Biomedical Fuzzy Systems Association
出版者
出版者 バイオメディカル・ファジィ・システム学会
著者版フラグ
言語 en
値 publisher
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2021-03-01 06:11:28.924506
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