{"product_id":"ieej-20231214c00801-011","title":"テキスト・画像・ソーシャルネットワークを非線形的に組み合わせた行列分解手法について","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eIS23047\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2023\/12\/11\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eMultimodal Nonlinear Matrix Factorization for Text, Image and Social network\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e玉田 拓也(大阪公立大学),佐賀 亮介(大阪公立大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eTakuya Tamada(Osaka Metropolitan University),Ryosuke Saga(Osaka Metropolitan University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e推薦システム|行列分解|ニューラルネットワーク|データマイニング|Recommendation|Matrix Factorization|Neural Network|Data mining\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e本論文では確率的行列分解手法(PMF)に補助情報を併用した手法について議論する。昨今、テキスト・画像・ソーシャルネットワークなどの補助情報を使用したPMFベースの手法が提案されている。しかしこれらの補助情報の特徴量を非線形的に抽出しPMFにとうごうした手法は存在しない。そこで私たちはニューラルネットワークを活用し三種類の補助情報の特徴量を非線形的に抽出しPMFに統合した手法について提案する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語): \u003c\/strong\u003e　　　　In this paper, we discuss a recommender system using probabilistic matrix factorization (PMF) with supportive information. Recently,  there are many PMF based methods using supportive information such as text, image, social network.  We propose a model where we leverage neural networks to extract features nonlinearly from these elements and incorporate them into Probabilistic Matrix Factorization (PMF)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌: \u003c\/strong\u003e\u003ca href=\"\/products\/ieej-20231214c00801\"\u003e2023年12月14日-2023年12月15日情報システム研究会\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e61-66 p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e992 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-P10","offers":[{"title":"冊子印刷（一般価格660円\/会員価格440円） \/ A4 \/ 6","offer_id":46352515694831,"sku":"IEEJ-20231214C00801-011-PRT","price":660.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true},{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 6","offer_id":46355570819311,"sku":"IEEJ-20231214C00801-011-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-KENKYUKAI_3ea686fc-a74d-40b1-b344-ab2b9d2f8e90.png?v=1743234836","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-20231214c00801-011","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}