スペクトル観点から効果的かつ効率的な個人推薦に向けて

• 資料種別: 博士論文
• タイトル: スペクトル観点から効果的かつ効率的な個人推薦に向けて
• 著者・編者: Peng, Shaowen
• 著者標目: Peng, Shaowen
• 出版事項: Kyoto University
• 出版年月日等: 2024-03-25
• 出版年（W3CDTF）: 2024-03-25
• 並列タイトル等: Towards Effective and Efficient Personalized Recommendation from a Spectral Perspective
• 寄与者: 伊藤, 孝行; 田島, 敬史; 鹿島, 久嗣; 杉山, 一成
• 授与機関名: 京都大学
• 授与年月日: 2024-03-25
• 報告番号: 甲第25430号
• 学位: 博士(情報学); Doctor of Informatics
• 本文の言語コード: eng
• 件名標目: Information Retrieval; Recommender System; Collaborative Filtering; Graph Neural Network; Spectrum
• NDC: 007
• 対象利用者: 一般
• DOI: 10.14989/doctor.k25430
• 記録形式（IMT）: application/pdf
• オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
• 著作権情報: Peng S, Sugiyama K, Mine T. Less is more: reweighting important spectral graph features for recommendation[C]//Proceedings of the 45th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval. 2022: 1273-1282. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3477495.3532014 Peng S, Sugiyama K, Mine T. SVD-GCN: A simplified graph convolution paradigm for recommendation[C]//Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information & Knowledge Management. 2022: 1625-1634. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3511808.3557462 Peng S, Sugiyama K, Mine T. Less is More: Removing Redundancy of Graph Convolutional Networks for Recommendation[J]. ACM Transactions on Information Systems, 2024, 42(3): 1-26. https://dl.acm.org/doi/full/10.1145/3632751
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 京都大学 : 京都大学学術情報リポジトリ

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