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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.7
- 수록면
- 125 - 131 (7page)
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It is not easy for the user to find the information that is appropriate for the user among the suddenly increasing information in recent years. One of the ways to help individuals make decisions in such a lot of information is the recommendation system. Although there are many recommendation methods for such recommendation systems, a representative method is collaborative filtering. In this paper, we design and implement the movie recommendation system on user-based collaborative filtering of apache mahout. In addition, Pearson correlation coefficient is used as a method of measuring the similarity between users. We evaluate Precision and Recall using the MovieLens 100k dataset for performance evaluation.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related works
Ⅲ. Design of Movie Recommendation System
Ⅳ. Implementation and Evaluation
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
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