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アイテム
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/86781b1cb89e-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 (2.5 MB)
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| 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 | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | 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× 山内, 翔× 鈴木, 正清× 松嶋, 敏泰× MAEDA, Yasunari× Yamauchi, Sho× SUZUKI, Masakiyo× 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 |
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| 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 | ||||||
| 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 | |||||
