論文の概要: Research on restaurant recommendation using machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05113v1
• Date: Wed, 10 Aug 2022 02:59:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-11 13:05:18.948599
• Title: Research on restaurant recommendation using machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたレストラン推薦に関する研究
• Authors: Junan Pan, Zhihao Zhao
• Abstract要約: 本稿では,機械学習関連レコメンデーションシステムの概要について概説する。 最も重要なポイントは、機械学習が日々の生活に与える影響を誰もが理解できるようにすることです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A recommender system is a system that helps users filter irrelevant information and create user interest models based on their historical records. With the continuous development of Internet information, recommendation systems have received widespread attention in the industry. In this era of ubiquitous data and information, how to obtain and analyze these data has become the research topic of many people. In view of this situation, this paper makes some brief overviews of machine learning-related recommendation systems. By analyzing some technologies and ideas used by machine learning in recommender systems, let more people understand what is Big data and what is machine learning. The most important point is to let everyone understand the profound impact of machine learning on our daily life.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムとは、ユーザが無関係な情報をフィルタリングし、履歴に基づいてユーザーの関心モデルを作成するシステムである。 インターネット情報の継続的な発展により、レコメンデーションシステムは業界で広く注目を集めている。 ユビキタスデータと情報の時代には、これらのデータの取得と分析が、多くの人々の研究トピックとなっている。 そこで本稿では,機械学習関連レコメンデーションシステムの概要について概説する。 機械学習がレコメンデーションシステムで使用する技術やアイデアを分析することで、ビッグデータと機械学習とは何なのかをより多くの人に理解させることができる。 最も重要なポイントは、機械学習が日々の生活に与える影響を誰もが理解できるようにすることです。

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