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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제19권 제5호
발행연도
2014.5
수록면
61 - 69 (9page)

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협업 필터링 추천은 사용자의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 생성하고 이를 이용해 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 예측한다. 따라서 선호도 행렬이 희박할 경우, 추천의 신뢰도는 급격히 낮아진다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해 데이터 신뢰도 기반 가중치를 이용한 하이브리드 선호도 예측 기법을 제안한다. 선호도 예측은 유사 아이템 집합과 유사 사용자 집합을 모두 생성하고 각 집합을 통해 사용자의 선호도를 예측하며, 모델의 상황을 반영한 가중치를 이용해 각 예측치를 병합하여 수행된다. 이 기법은 사용자 선호도 예측 정확도를 높이며 선호도 행렬 희박도가 높은 상황에도 추천 서비스의 신뢰도를 유지할 수 있도록 한다. 이 기법을 바탕으로 추천 시스템을 구현하고 절대평균오차를 기준으로 서비스 신뢰도 향상을 측정하였다. 실험에서 본 기법은 Hao Ji가 제안한 기존의 기법에 비해 선호도 행렬 희박도가 84% 이상인 상황에서 평균 21.7%의 성능 향상을 보여 효과적으로 행렬 희박도 문제를 해소할 수 있음을 검증하였다.
#추천 #협업 필터링 #선호도 예측 #Recommendation #Collaborative Filtering #Preference Prediction

목차

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참고문헌 (18)

참고문헌 신청
J. L. Herlocker / 2004 / Evaluating collaborative filtering recommender systems / ACM Transactions on Information Systems 22(1):5~53 google schola Y. Song / 2008 / Efficient user preference predictions using collaborative filtering / Pattern Recognition, 2008. ICPR 2008. 19th International Conference :1~4 google schola J. Reed / 2011 / Preference Music Ratings Prediction Using Tokenization and Minimum Classification Error Training / Audio, Speech, and Language Processing, IEEE Transactions 19(8):2294~2303 google schola H. Ji / 2013 / Hybrid collaborative filtering model for improved recommendation / Service Operations and Logistics, and Informatics (SOLI), 2013 IEEE International Conference :142~145 google schola K. Goldberg / 2001 / Eigentaste : a constant time collaborative filtering algorithm / Information Retrieval 4(2):133~151 google schola

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