書誌事項
- タイトル別名
-
- Semi-supervised Learning for a New Customer Problem in Recommender System
- スイセン システム ノ シンキ コキャク モンダイ ニ オケル ハンキョウシ ツキ ガクシュウ
この論文をさがす
抄録
<p>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.</p>
収録刊行物
-
- バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌
-
バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌 20 (1), 37-46, 2018-05-19
バイオメディカル・ファジィ・システム学会
- Tweet
詳細情報 詳細情報について
-
- CRID
- 1390568838438514944
-
- NII論文ID
- 130007998347
-
- NII書誌ID
- AA1145146X
-
- ISSN
- 24242578
- 13451537
-
- NDL書誌ID
- 029110457
-
- 本文言語コード
- ja
-
- データソース種別
-
- JaLC
- IRDB
- NDL
- CiNii Articles
- KAKEN
-
- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可