메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김종현 (금오공과대학교) 조현정 (금오공과대학교) 김병만 (금오공과대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제23권 제6호
발행연도
2018.12
수록면
9 - 19 (11page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
최근 게임 산업의 발달과 게임 방송에 대한 사람들의 관심이 많아짐에 따라 기존 게이머들이 아닌 사람들도 게임에 관심을 많이 보이고 있고, 게임 구매로 이어지고 있다. 하지만, 일반사용자가 매일 수십 개씩 발매되는 게임 중에 어떤 게임이 자신이 재밌게 즐길 수 있는 게임인지를 판단하기 어렵다. 따라서 게임 판매 플랫폼에서 게임 추천 기능을 갖추고 있지만 그들의 매출 증가를 위한 수단으로 사용되어 그들의 할인 제품이나 신제품에 초점을 맞춰 추천을 해주기 때문에 추천 시스템의 정확도가 낮다. 이러한 이유 때문에 본 논문에서는 사용자에 대한 추천 만족도를 높이고 사용자 경험을 적절히 반영한, 사용자가 남긴 평점을 기반으로 한 게임 추천 시스템을 구성하였다. 시스템에서는 협력 필터링을 이용한 예상 평가 점수 기능과 나이브 베이지안을 이용한 게임 추천 기능을 구현하여 사용자에게 빠르고 정확한 추천을 할 수 있도록 구현하였다. 결과적으로 예상 평점 알고리즘의 경우 2.4초의 처리 속도와 평균 72.1퍼센트의 정확도를 얻었고, 게임 추천 알고리즘의 경우 75.187퍼센트의 정확도를 얻어 사용자에게 빠르고 정확한 추천 결과를 제시 할 수 있었다.
#게임 추천 #협력 필터링 #나이브 베이지안 분류기 #Game Recommendation #Collaborative Filtering #Naive Bayesian Classifier

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 사용자 평점 분석을 통한 게임 추천 시스템
4. 테스트 및 분석
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
[단행본] - Francesco, R. / 2011 / Recommender Systems Handbook / Springer : 1 ~ 35 google schola [학술지(정기간행물)] - 김병만 / 2004 / 추천시스템을 위한 내용기반 필터링과 협력필터링의 새로운 결합 기법 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 31 (3) : 332 ~ 342 dbpia [학술지(정기간행물)] - Kim, S. Y. / 2012 / Design and Implementation of Personalized Recommendation System Using AHP and Hybrid Filtering / Journal of the Korea Industrial Information Systems Research 17 (7) : 111 ~ 118 google schola [학술대회논문] - Nam, Y. J. / 2015 / Sensor Data Classification Using Naive Bayesian Classifier / Proceedings of Symposium of the Korean Institute of Communications and Information Sciences : 90 ~ 91 google schola [학술지(정기간행물)] - Brent, S. / 2017 / Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com / IEEE Internet Computing 21 (3) : 12 ~ 18 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

나이브 베이즈 분류를 이용한 게임 추천 시스템
윤영주 ,  김종현 ,  조현정 외 5명 Proceedings of KIIT Conference 2018 .06
머신러닝 기반 음식점 추천시스템 설계 및 구현
최환석 ,  팽전 ,  이우섭 디지털콘텐츠학회논문지 2020 .02
평점과 리뷰 텍스트 감성분석을 결합한 추천시스템 향상 방안 연구
현지연 ,  유상이 ,  이상용 지능정보연구 2019 .03
딥러닝 기반 인공지능 스포츠 캐스팅
김병조 ,  최용석 한국정보과학회 학술발표논문집 2018 .12
사용자의 검색 키워드 특징에 기반한 상품 추천 시스템에 관한 연구
조성은 Proceedings of KIIT Conference 2018 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-530-000326572