論文の概要: An Exploratory Study of Hierarchical Fuzzy Systems Approach in
Recommendation System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14026v1
- Date: Wed, 27 May 2020 09:01:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-28 09:06:08.676021
- Title: An Exploratory Study of Hierarchical Fuzzy Systems Approach in
Recommendation System
- Title（参考訳）: 推薦システムにおける階層型ファジィシステムアプローチの探索的研究
- Authors: Tajul Rosli Razak, Iman Hazwam Abd Halim, Muhammad Nabil Fikri
Jamaludin, Mohammad Hafiz Ismail, Shukor Sanim Mohd Fauzi
- Abstract要約: Fuzzy Logic System (FLSs) はレコメンデーションシステムのモデル化に使用可能なアプローチの1つである。
この問題を解決する効果的な方法は階層ファジィシステム(HFS)を使用することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7349727826230862
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recommendation system or also known as a recommender system is a tool to help
the user in providing a suggestion of a specific dilemma. Thus, recently, the
interest in developing a recommendation system in many fields has increased.
Fuzzy Logic system (FLSs) is one of the approaches that can be used to model
the recommendation systems as it can deal with uncertainty and imprecise
information. However, one of the fundamental issues in FLS is the problem of
the curse of dimensionality. That is, the number of rules in FLSs is increasing
exponentially with the number of input variables. One effective way to overcome
this problem is by using Hierarchical Fuzzy System (HFSs). This paper aims to
explore the use of HFSs for Recommendation system. Specifically, we are
interested in exploring and comparing the HFS and FLS for the Career path
recommendation system (CPRS) based on four key criteria, namely topology, the
number of rules, the rules structures and interpretability. The findings
suggested that the HFS has advantages over FLS towards improving the
interpretability models, in the context of a recommendation system example.
This study contributes to providing an insight into the development of
interpretable HFSs in the Recommendation systems.
- Abstract（参考訳）: レコメンデーションシステム(Recommendation system)またはレコメンデーションシステム(Recommendation system)は、ユーザが特定のジレンマを提案するのを助けるツールである。
このように、近年、多くの分野でレコメンデーションシステムの開発への関心が高まっている。
Fuzzy Logic System (FLSs) は、不確実性と不正確な情報を扱えるようにレコメンデーションシステムをモデル化するためのアプローチの1つである。
しかし、FLSの基本的な問題のひとつは、次元の呪いの問題である。
つまり、FLSのルール数は入力変数の数とともに指数関数的に増えている。
この問題を解決する効果的な方法は階層ファジィシステム(HFS)を使用することである。
本稿では,レコメンデーションシステムにおけるHFSの利用について検討する。
具体的には,4つの重要な基準(トポロジー,ルール数,ルール構造,解釈可能性)に基づいて,キャリアパス推薦システム(cprs)のhfsとflsを探索・比較することに関心がある。
これらの結果から,HFS は解釈可能性モデルの改善に FLS よりも優位性があることが示唆された。
本研究では,レコメンデーションシステムにおける解釈可能なHFSの開発に関する知見を提供する。
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