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推薦システムの新規顧客問題における半教師付き学習
https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/records/8679
https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/records/86799d610400-aabc-4d06-8098-68cf44bdc7ae
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
推薦システムの新規顧客問題における半教師付き学習 (3.0 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 | 推薦システムの新規顧客問題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 for a New Customer Problem in Recommender System | |||||
| 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 | 新規顧客問題 | |||||
| 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 | new customer problem | |||||
| 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 for a New Customer Problem in Recommender System | |||||
| 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，推薦システムの新規顧客問題を表現するための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，より現実に近い真のパラメータが未知の仮定のもとで推薦システムの新規顧客問題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（expectation-maximization algorithm）を用いる．数例の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 a new customer problem of recommender system in previous research. In the previous research the true parameters of MDP are known. In this research we propose a semi-supervised learning method for the new customer problem of recommender system under the condition that the true parameters of MDP are unknown. Learning data consist of complete data and incomplete data. In the proposed method EM(expectation-maximization) 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. 37-46, 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 | |||||
