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Context-Aware Users' Preference Models by Integrating Real and Supposed Situation Data 실제 상황 데이터와 가정 상황 데이터를 통합하여 상황을 인식하는 사용자 선호 모델 원문보기 KCI 원문보기 인용

Chihiro ONO, Yasuhiro TAKISHIMA, Yoichi MOTOMURA, Hideki ASOH, Yasuhide SHINAGAWA, Michita IMAI, Yuichiro ANZAI

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요약 :

본 논문은 추천 시스템과 같은 상황 인식 개인화 애플리케이션을 위한 통계적 선호도 모델을 구축하는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 상황인식 통계적 선호모델 구축에 있어서 가장 중요하면서도 어려운 문제 중 하나는 다양한 상황/상황에서 많은 양의 훈련 데이터를 획득하는 것이다. 특히 어떤 상황에서는 이를 설정하거나 그러한 상황에서 문의에 답변할 수 있는 대상을 수집하는 데 많은 작업량이 필요합니다. 이러한 어려움 때문에 실제 상황에서는 단순히 소량의 데이터를 수집하거나, 가정된 상황, 즉 피험자가 특정 상황에 처해 있는 것처럼 가장하는 상황에서 대량의 데이터를 수집하는 경우가 많다. 문의사항에 답변합니다. 그러나 두 접근 방식 모두 문제가 있습니다. 전자의 경우 구축된 선호모델은 데이터의 양이 적어 성능이 좋지 않을 가능성이 높다. 후자의 경우 가정된 상황에서 얻은 데이터가 실제 상황에서 얻은 데이터와 다를 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 기존 연구에서는 그 차이를 심각하게 고려하지 않았다. 본 논문에서는 소량의 실제 상황 데이터와 대량의 가정 상황 데이터를 통합하여 더 나은 선호 모델을 얻는 방법을 제안한다. 방법은 음식 선호도에 관한 데이터를 사용하여 평가됩니다. 실험 결과는 선호 모델의 정확도가 크게 향상될 수 있음을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E91-D No.11 pp.2552-2559
발행일
2008/11/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1093/ietisy/e91-d.11.2552
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Knowledge, Information and Creativity Support System)
범주
지식 습득

작성자

키워드