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자료유형: 학술저널

저자정보: 구지현 (Sangji University) 김선옥 (Halla University)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제44권 제5호

발행연도: 2019.5

수록면: 936 - 942 (7page)

DOI: 10.7840/kics.2019.44.5.936

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추천시스템은 고객의 취향에 적합한 상품을 선택하게 해주는 개인화서비스로 대량정보가 존재하는 인터넷시대에 그 역할은 점점 증가하고 있다. 추천시스템을 구축하는데 사용되는 알고리즘은 고객의 선호도를 예측해 주며, 이 알고리즘의 선호도 예측정확도인 MAE는 추천시스템의 신뢰도와 관련이 있기에 중요하다. 본 연구는 특정 고객정보가 MAE와 관련이 있는지를 조사하고 그 영향력을 분석하였다. 먼저, 추천시스템의 이웃기반 협력적 필터링 알고리즘으로 예측한 고객별 선호도에 대한 MAE를 분석하고, 이를 기본 자료로 하여 MAE가 낮은 그룹과 높은 그룹으로 구분하였다. 구분된 그룹이 특정 고객정보와 관련이 있는지를 알아보고, 그 영향력을 분석하기 위해 이분형 로지스틱 회귀분석을 실시하여 추천시스템의 예측정확도 향상을 위한 요인들로 연구모형을 제안하였다. 제안된 연구모형에서 고객의 응답수와 직업이 MAE와 관련이 있는 요인으로 분석되었다.

#Collaborative filtering #Recommender #Mean absolute error #Binary logistic regression #Prediction model

참고문헌 (11)

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J. W. Kim and G. H. Park, “Personalized group recommendation using collaborative filtering and frequent pattern,” J. KICS, vol. 41, no. 7, pp. 768-774, Jul. 2016.

S. O. Kim and J. H. Koo, “A study on the model based on the number of responses and rank fitting accuracy in collaborative filtering,” J. Korean Data Anal. Soc., vol. 19, no. 4(B), pp. 1907-1915, Aug. 2017.

Y. A. Kim and G. W. Park, “An efficient extended query suggestion system using the analysis of users' query patterns,” J. KICS, vol. 37C, no. 7, pp. 619-626, Jul. 2012.

Y. J. Kim, D. J. Shin, W. Y. Shin, and C. H. Hang, “Rating information-aided denoising autoEncoder for effective collaborative filtering,” J. KICS, vol. 43, no. 8, pp. 1357- 1367, Aug. 2018.

J. H. Koo, “A study on collaborative filtering in responding to fluid responses for recommend product ranking,” J. Korean Data Anal. Soc., vol. 20, no. 4, pp. 1873-1882, Aug. 2018.

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