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講演検索結果
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 22件中 1~20件目  /  [次ページ]  
研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
NS 2024-04-11
15:30
岡山 岡山県立図書館 + オンライン開催
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
[招待講演]推薦システムに対する信頼性と性能への信念からの予測モデル
土方嘉徳関西学院大
(ご登録済みです.開催日以降に掲載されます) [more]
LOIS, ICM
(共催)
2024-01-25
15:40
長崎 長崎県美術館 2階ホール
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
アイテムの機能関係に注目した補完推薦に関する検討
簀河原 皆山﨑千寛梛木佑真岡本一志電通大ICM2023-31 LOIS2023-35
補完推薦とは,あるアイテムに対して一緒に購入することが望ましいアイテムを推薦するタスクである.先行研究では,アイテム間の... [more] ICM2023-31 LOIS2023-35
pp.17-22
HCS, CNR
(共催)
2023-11-05
11:15
東京 工学院大学(新宿)
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
推薦過信への気づきのための推薦受容傾向尺度の提案と評価
土方嘉徳三輪玲佳土田愛佳関西学院大)・濱崎雅弘後藤真孝産総研CNR2023-10 HCS2023-72
人工知能による推薦や判断を導入したサービスが普及するとともに,ユーザは提示された記事やコンテンツを吟味することなく消費す... [more] CNR2023-10 HCS2023-72
pp.15-20
NC, IBISML
(共催)
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
(連催) [詳細]
2023-06-29
16:25
沖縄 沖縄科学技術大学院大学カンファレンス・センター
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
MMアルゴリズムによる行列式点過程の学習
川島貴大総研大)・日野英逸統計数理研/理研NC2023-7 IBISML2023-7
行列式点過程はある全体集合から多様な要素をもつ部分集合をランダムに生成する確率モデルであり,一般に正定値カーネルによって... [more] NC2023-7 IBISML2023-7
pp.39-47
DE 2023-06-16
11:15
東京 武蔵野大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
[ショートペーパー]Enhancing User-Controllability in Social Recommender Systems
Baofeng RenShin'ichi KonomiKyushu Univ.DE2023-8
 [more] DE2023-8
pp.37-40
HCS 2022-08-27
14:45
兵庫 関西学院大学 西宮上ヶ原キャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
推薦システムに対する過信尺度の因子分析
三輪玲佳土田愛佳土方嘉徳関西学院大)・濱崎雅弘後藤真孝産総研HCS2022-46
多くのシステムやサービスで推薦機能が提供される中,人々はそれらが提示する商品やコンテンツを何の疑いもなく受け入れるように... [more] HCS2022-46
pp.55-60
HCS 2022-01-28
09:40
ONLINE オンライン開催 推薦システムに対するユーザの過信状態の測定尺度の提案
土田愛佳三輪玲佳土方嘉徳関西学院大)・濱崎雅弘後藤真孝産総研HCS2021-43
推薦システムが多くのオンラインサービスに導入されており,人々は何度もその推薦にさらされるあまり,それらを何の疑いもなく受... [more] HCS2021-43
pp.1-6
DE, IPSJ-DBS
(連催)
2019-12-24
09:35
東京 国立情報学研究所(NII) ユーザの書籍整列順序に基づく書籍予測モデルとその評価
宮本達矢北山大輔工学院大DE2019-21
近年,推薦システムは単純な精度のみによる評価ではなく,noveltyやdiversity,explainability,... [more] DE2019-21
pp.1-5
ISEC, SITE, LOIS
(共催)
2019-11-02
15:50
大阪 大阪大学 吹田キャンパス 暗号ベースの情報推薦システムに関する一考察
十文字晴哉酒井和哉首都大東京ISEC2019-85 SITE2019-79 LOIS2019-44
協調フィルタリングはユーザの購買履歴やコンテンツに関する評価を元に,ユーザに未知のコンテンツを推薦する手法であり,主に情... [more] ISEC2019-85 SITE2019-79 LOIS2019-44
pp.149-152
MSS, SS
(共催)
2019-01-16
14:05
沖縄 沖縄県青年会館 相関マイニングとワークフローネットによるユーザの嗜好抽出方法とその評価尺度の提案
モハマド アヌアルッディン ビン アハマドン山口大)・ピヤティダ サコーンカセサート大)・山口真悟山口大MSS2018-75 SS2018-46
顧客の好みは、マーケティングの意思決定の最も重要な要素の1つになっている。 顧客の嗜好を満足させるためには、サービス提供... [more] MSS2018-75 SS2018-46
pp.115-119
SC 2017-06-02
14:20
福島 会津大学(UBIC 3D) A Neural Network Recommendation Approach for Improving Accuracy of Multi-criteria Collaborative Filtering
Mohammed HassanMohamed HamadaUniv. of AizuSC2017-4
Recommender systems (RSs) are intelligent decision-making to... [more] SC2017-4
pp.17-20
SC 2016-08-26
11:00
東京 機械振興会館 B2F 2号室 Improvement of Trust Value Prediction Using Text Mining for Recommender System
Incheon PaikTomoya MaemoriUoASC2016-12
 [more] SC2016-12
pp.7-11
IBISML 2013-07-18
13:25
東京 早稲田大学 西早稲田キャンパス 複数の関係データの関連を考慮した同時補完法
家入 豊鹿島久嗣東大IBISML2013-6
主体の集合とその2項関係を表すデータがあり,
関係が明らかである主体の組がごく一部である場合に,
残りの主体の組につ... [more]
IBISML2013-6
pp.35-41
IBISML 2013-07-18
13:50
東京 早稲田大学 西早稲田キャンパス 情報中立推薦での中立性項の改良
神嶌敏弘赤穂昭太郎麻生英樹産総研)・佐久間 淳筑波大IBISML2013-7
情報中立推薦とは,ある与えられた視点に関して中立性を保証した推薦である.これは,個人化技術により提供される情報が偏るとい... [more] IBISML2013-7
pp.43-50
LOIS 2012-03-09
15:40
沖縄 名桜大学 Relevance Modeling of Linked Open Data and Users' Transaction Histories for Recommendation
Robert SumiYutaka KabutoyaTomoharu IwataToshio UchiyamaKo FujimuraNTTLOIS2011-108
 [more] LOIS2011-108
pp.213-218
AI 2011-11-21
15:20
福岡 九州大学 伊都キャンパス 帰納論理プログラミングを用いたTwitterからのルール抽出
力 規晃徳山高専)・越村三幸藤田 博長谷川隆三九大AI2011-25
Web上には多くの情報推薦システムが存在する.これらのシステムはユーザーに対して有用な情報を見つけ提供することを目的とし... [more] AI2011-25
pp.49-51
IBISML 2010-11-04
15:00
東京 東大生産研 [ポスター講演]推薦システムにおける一般化線形モデルの応用 ~ 主効果モデルによる評価得点推定 ~
藤本 悠青学大IBISML2010-68
協調フィルタリングの考え方は推薦システムにおいて広く用いられる一方で,ユーザ数やオブジェクト数の大規模化,及び実際に得る... [more] IBISML2010-68
pp.65-71
IBISML 2010-06-14
16:55
東京 東大武田ホール カスタム価格設定推薦システム ~ 簡単な実装と予備実験 ~
神嶌敏弘赤穂昭太郎産総研)・佐久間 淳筑波大/JSTIBISML2010-11
推薦システムは,顧客が好むであろうアイテムを提案する.本研究では,このシステムに,価格の値引きをする新たな機能を加える.... [more] IBISML2010-11
pp.63-69
AI 2010-01-22
11:00
東京 関学東京キャンパス 情報フィルタリングにおけるユーザ評価履歴の削減手法
宇田隆幸情報セキュリティ大)・木下哲男東北大AI2009-21
情報フィルタリングシステムは,フィルタリングを実行するためにユーザの行動履歴や評価履歴を参考にする.稼働期間が長期になる... [more] AI2009-21
pp.13-18
AI, IPSJ-ICS, JSAI-KBS
(共催)
2009-03-03
16:25
宮城 ラフォーレ蔵王リゾート&スパ ユーザ間・アイテム間協調フィルタリングの適応的な融合手法 ~ MovieLensでの格付けデータに基づく検証 ~
山下晃弘北大/学振)・川村秀憲鈴木恵二大内 東北大
推薦システムとは,個人の興味や嗜好に適応して積極的にアイテムを提示するシステムであり,既にショッピングサイトなどで実用化... [more] AI2008-82
pp.105-110
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