영화 평점 자료를 이용한 추천 시스템 성능 비교 연구

이승환; 조윤상; 이준석; 유동현

doi:10.7465/jkdi.2020.31.6.975

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 이승환 (인하대학교) 조윤상 (인하대학교) 이준석 (인하대학교) 유동현 (인하대학교)

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제31권 제6호

발행연도: 2020.11

수록면: 975 - 991 (17page)

DOI: 10.7465/jkdi.2020.31.6.975

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

최근 전자 상업, 영화, 음원 스트리밍 서비스 등 많은 분야에서 개인화 추천을 통한 매출 증진을 위하여 추천 시스템을 활용하고 있다. 추천 시스템의 일종인 협업 필터링은 사용자의 구매 이력에 기록된 평점과 같은 상호작용을 통해서 사용자의 선호나 취향을 학습하고, 학습된 사용자의 선호 구조에 따라 항목을 추천할 수 있는 특징을 가지고 있어 활발히 이용되고 있다. 본 논문은 대표적인 협업 필터링 기반 추천 시스템 모형과 추천 시스템의 추천 성능을 평가하기 위한 평가 방법을 소개한다. 유사도, 행렬 분해, 그리고 딥러닝 기반의 알고리즘 등을 고려하였으며, 영화 평점 자료인 MovieLens 100K 및 1M을 통해 평점 기반 및 순위 목록 기반의 평가를 수행하였다.

#영화 평점 #추천 시스템 #협업 필터링 #MovieLens #Collaborative filtering #movie rating #recommender system

참고문헌 (17)

참고문헌 신청

Aggarwal, C. C. / 2016 / Recommender systems, Vol. 1 / Springer International Publishing

Croft, B. / 2010 / Search engines : Information retrieval in practice / Addison Wesley

He, X. / 2015 / Trirank: Review-aware explainable recommendation by modeling aspects / Proceedings of the 24th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management :1661~1670

He, X. / 2017 / Neural collaborative filtering / Proceedings of the 26th international conference on world wide web :173~182

Jarvelin, K. / 2002 / Cumulated gain-based evaluation of IR techniques / ACM Transactions on Information Systems 20:422~446

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

이승환

소속기관 인하대학교

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 4 이용수 786

조윤상

소속기관 인하대학교

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학 TOP 10%

논문수 5 이용수 1,376

이준석

소속기관 인하대학교

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

논문수 2 이용수 583

유동현

소속기관 인하대학교

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학 TOP 5% 자연과학 > 자연과학 일반

논문수 20 이용수 2,883

이 논문과 함께 이용한 논문

Improving Recurrent Neural Network based Recommendations by Utilizing Embedding Matrix

권명하 , 공성언 , 최용석 Journal of KIISE 2018 .07

메타데이터의 편향분석을 통한 영화추천

황태규 , 김성권 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2021 .10

딥러닝 기반 뉴스 추천 시스템

전현식 , 김종진 , 강유 정보과학회지 2021 .03

노인인구 증가로 사회서비스시설 확충 시활동지역·생활인구 고려한 수요분석 필요

윤민석 , 문진영 서울연구원 정책과제연구보고서 2018 .10

아이템들 간 시간 유사성을 고려한 순차적 추천시스템

Hansol Jung , Hyunwoo Seo , Chiehyeon Lim 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2023 .11

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-041-000080325

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (17)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)