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
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회지 한국경영과학회지 제29권 제2호
발행연도
2004.6
수록면
59 - 75 (17page)

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
Recommendation is a personalized information filtering technology to help customers find which products they would like to purchase. Collaborative filtering works by matching customer preferences to other customers in making recommendations. But collaborative filtering based recommendations have two major limitations, sparsity and scalability. To overcome these problems we suggest using adjusted product hierarchy, grain. This methodology focuses on dimensionality reduction and uses a marketer's specific knowledge or experience to improve recommendation quality. The quality of recommendations using each grain is compared with others by several experimentations. Experiments present that the usage of a grain holds the promise of allowing CF-based recommendations to scale to large data sets and at the same time produces better recommendations. In addition, our methodology is proved to save the computation time by 3-4 times compared with collaborative filtering.

목차

Abstract

1. Introduction

2. Background

3. A Collaborative Recommendation Methodology

4. Performance Evaluation

5. Conclusion

References

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - / 2001 / Expert- driven validation of rule-based user models in personalization applications 5 (1- 2) : 33 ~ 58 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2000. / A Tree Projection Algorithm for Generation of Frequent Itemsets google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997. / Data mining techniques : for marketing, sales, and customer support google schola [학술지(정기간행물)] - / 2000. / Learning collaborative information filters google schola [학술지(정기간행물)] - / 1991 / Systemic classification and its efficiency 17 (4) : 375 ~ 408 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

웹마이닝과 상품계층도를 이용한 협업필터링 기반 개인별 상품추천시스템
안도현 ,  김재경 ,  조윤호 한국경영과학회 학술대회논문집 2004 .02
설명기능을 추가한 협업필터링 기반 개인별 상품추천시스템 : WebCF-Exp
조윤호 ,  김재경 ,  안도현 외 1명 경영학연구 2006 .04

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-325-014099866