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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오세창 (세종사이버대학교) 최민 (충북대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제17권 제11호
발행연도
2013.11
수록면
2,602 - 2,608 (7page)

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영화 추천 문제에 대한 해법으로 사용자 기반 추천 방법과 항목 기반 추천 방법이 연구되어왔다. 그러나 이들은 각각 희박성의 문제와 사용자의 선호도를 반영하지 못한다는 문제를 안고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 유사도의 개념을 이용해 두 가지 방법을 조합하는 연구가 있으나 계산해야 할 파라메타 수가 많아 현실적으로 희박성의 문제에서 자유롭지 못하다. 본 연구에서는 이러한 문제를 보완하기 위하여 항목 간 선호도 차이를 이용한 추천 방법을 제안한다. 이 방법은 계산해야 할 파라메타 수가 적어 희박성의 문제에서 비교적 자유롭다. 또한 파라메타 계산에 사용자들이 평가한 선호도를 반영함으로써 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다. 실험 결과 제안된 방법은 초기에는 오류가 크지만 빠르게 성능이 안정화되는 것을 보여준다. 또한 유사도를 이용한 기존의 추천 방법과 비교하여 평균 오류를 0.0538 낮추는 결과를 보였다.
#협업 필터링 #추천 시스템 #데이터 마이닝 #희박성 #전자 상거래 #Collaborative Filtering #Recommender System #Data Mining #Sparsity #Electronic Commerce

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
1. [학위논문] - S. H. Jo / 2008 / Weight Recommendation Technique Based on Item Quality To Improve Performance of New User Recommendation and Recommendation on The Web / 박사 / Hannam University Graduation School google schola 3. [학술대회논문] - Hee-Choon Lee / 2009 / A Study on improvements of prediction accuracy using additional information in collaborative filtering / Proceeding of The KITS Conference 2009 : 349 ~ 352 dbpia 4. [학술지(정기간행물)] - G.Lekakos / 2006 / Improving the Prediction Accuracy of Recommendation Algorithms : Approaches Anchored on Human Factors / Interacting with Computers 18 : 410 ~ 431 google schola 5. [학술대회논문] - Kyung-Rog Kim / 2011 / Collaborative Filtering Design Using Genre Similarity and Preffered Genre / Proceeding of The KSCI Conference 2011 16 (4) : 161 ~ 170 dbpia 6. [학술대회논문] - Hao Ma / 2007 / Effective Missing Data Prediction for Collaborative Filtering / Proceeding of SIGIR 2007 : 39 ~ 46 google schola

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