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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 280 - 288 (9page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2021.47.3.280
이용수
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With the growth of the media market, companies that provide contents services such as movies, music and video are providing various content to satisfy users. While these changes have allowed users to enjoy richer content, a new problem has emerged that they have to spend much more time than before to find content that suits their taste among the overflowing content. Recommender system has become an important key to solve these problems. Matrix Factorization (MF) is the most well-known and widely used for identifying users’ preference on contents. However, MF has a drawback of data sparsity and is not capable of utilizing meta-data. In this study, we proposed a two-stage contents preference model with Matrix Factorization (CPMF). The proposed method combines MF and contents preference models that utilize a variety of meta-data (e.g., actors, directors, and genres) to identify users’ preferences. A numerical analysis is conducted to evaluate the performance of the proposed method for movie recommendation domains.
목차
1. 서론
2. 선행연구
3. 제안 모형
4. 수치실험
5. 결론 및 논의
참고문헌
참고문헌 (23)
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Chen, H. W., Wu, Y. L., Hor, M. K., and Tang, C. Y. (2017), Fully Contentbased Movie Recommender System with Feature Extraction Using Neural Network, In 2017 International Conference on Machine Learning and Cybernetics(ICMLC), 2, 504-509.
Chen, S. and Peng, Y. (2018), Matrix Factorization for Recommendation with Explicit and Implicit Feedback, Knowledge-Based Systems, 158, 109-117.
Choi, S. M., Ko, S. K., and Han, Y. S. (2012), A Movie Recommendation Algorithm based on Genre Correlations, Expert Systems with Applications, 39(9), 8079-8085.
Deldjoo, Y., Schedl, M., and Elahi, M. (2019), Movie Genome Recommender : A Novel Recommender System based on Multimedia Content, In 2019 International Conference on Content-Based Multimedia Indexing(CBMI), 1-4.
Diao, Q., Qiu, M., Wu, C. Y., Smola, A. J., Jiang, J., and Wang, C. (2014), Jointly Modeling Aspects, Ratings and Sentiments for Movie Recommendation(JMARS), In Proceedings of the 20th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 193-202.
Chen, S. and Peng, Y. (2018), Matrix Factorization for Recommendation with Explicit and Implicit Feedback, Knowledge-Based Systems, 158, 109-117.
Choi, S. M., Ko, S. K., and Han, Y. S. (2012), A Movie Recommendation Algorithm based on Genre Correlations, Expert Systems with Applications, 39(9), 8079-8085.
Deldjoo, Y., Schedl, M., and Elahi, M. (2019), Movie Genome Recommender : A Novel Recommender System based on Multimedia Content, In 2019 International Conference on Content-Based Multimedia Indexing(CBMI), 1-4.
Diao, Q., Qiu, M., Wu, C. Y., Smola, A. J., Jiang, J., and Wang, C. (2014), Jointly Modeling Aspects, Ratings and Sentiments for Movie Recommendation(JMARS), In Proceedings of the 20th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 193-202.
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