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논문 기본 정보

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학술저널
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저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제7권 제6호
발행연도
2007.6
수록면
1 - 8 (8page)

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전자상거래에서 많은 아이템 중에 사용자에게 적합한 아이템을 추천하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다. 그러므로 추천 시스템이 사용자들을 대신하여 적합한 아이템을 추천해줄 수 있다면 만족을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 정확성과 확장성을 향상시키기 위해서 협력적 필터링에서 연관관계 군집 분할방법을 제안하였다. 평가한 데이터를 사용하여 연관 아이템간의 향상도를 산출하고 연관관계 군집의 효율성을 높이기 위해서 아이템으로 구성된 노드 군집을 분할하였다. 이는 군집들 중 하나의 아이템만이 연관성을 달리하고, 나머지 아이템들은 군집의 연관성이 충족되어진다면 결합하는 방법이다. 성능을 평가하기 위해서 MovieLens 데이터 집합에서 K-means와 EM에 의한 군집과 비교 평가하였다.
#협력적 필터링 #군집 #연관규칙 #추천 시스템 #전자상거래 #Collaborative Filtering #Clustering #Association Rule #Recommendation System #Electronic Commerce

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 연관관계 군집 분할 방법
4. 성능평가
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - 이희정 / 2004 / 클러스터링 기반 사례기반추론을이용한 추천시스템 개발 / 한국경영과학회 춘계학술대회논문집 : 506 ~ 509 dbpia 2. [학술대회논문] - C. Ding / 2004 / K-Means Clustering via Principal Component Analysis / Proc. of the 21th Int. Conf. on Machine Learning : 225 ~ 232 google schola 3. [학술대회논문] - B. Sarwar / 2001 / Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms / Proc. of the 10th Int. Conf. on WWW : 285 ~ 295 google schola 4. [학술대회논문] - M. J. Zaki / 1997 / New Algorithms for Fast Discovery of Association Rules / Proc. of the 3rd IEEE Conference on Knowledge Discovery and Data Mining : 283 ~ 286 google schola 6. [학위논문] - 이준규 / 2000 / 인터넷 개인화 아이템 추천 알고리즘에 대한 연구 / 석사 / 연세대학교 google schola

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