지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2002.10
- 수록면
- 258 - 261 (4page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Collaborative filtering has been known to be the most successful recommendation technique that has been used in a number of different applications As both the number of customers and the number of products managed in an e-commerce site grow rapidly, however. its widespread use in e-commerce has exposed two major issues that must be addressed The first issue is to reduce the sparsity for the better quality of recommendations and the second issue is to improve the scalability for the better system performance In this paper, we propose a recommendation methodology based on Web usage mining and the product taxonomy to address these issues Web usage mining populates the rating database by tracking the customer shopping behavior on the Web, so results in overcoming the sparsity problem The product taxonomy is used both to reduce the sparsity of ratings and to improve the scalability of searching for like-mined customers through dimensionality reduction of the rating database We experimentally evaluate our methodology on real edata and compare them to the nearest neighbor algorithm Experimental results show that our methodology provides higher quality recommendations and better performance than the nearest neighbor algorithm.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. Experimental Evaluation
4. Conclusion
References
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
웹마이닝과 상품계층도를 이용한 협업필터링 기반 개인별 상품추천시스템
한국경영과학회 학술대회논문집
2004 .02
-
개인화된 추천을 위한 하이브리드 협업필터링 알고리즘 및 인터넷 전자상거래에서의 활용
인터넷전자상거래연구
2008 .12
-
개인별 상품추천시스템, WebCF-PT: 웹마이닝과 상품계층도를 이용한 협업필터링
경영정보학연구
2005 .01
-
[B2 CRM/Data Mining] Collaborative Recommendations Using Adjusted Product Hierarchy : Methodology and Evaluation
한국경영과학회 학술대회논문집
2002 .06
-
재구성된 제품 계층도를 이용한 협업 추천 방법론 및 그 평가
한국경영과학회지
2004 .06
-
Data Sparsity and Performance in Collaborative Filtering-based Recommendation
Management Science and Financial Engineering
2005 .12
-
[B2 CRM/Data Mining] A Personalized Recommender based on Collaborative Filtering and Association Rule Mining
한국경영과학회 학술대회논문집
2002 .06
-
개선된 데이터 마이닝 기술에 의한 웹 기반 지능형 추천시스템 구축
Journal of Information Technology Applications & Management
2005 .09
-
협업 필터링 기반 상품 추천에서의 평가 횟수와 성능
한국경영과학회지
2006 .06
-
혼합 필터링 기법을 이용한 건강기능식품 상품추천 시스템의 구현
인터넷전자상거래연구
2012 .06
-
설명기능을 추가한 협업필터링 기반 개인별 상품추천시스템 : WebCF-Exp
경영학연구
2006 .04
-
협업적 전자상거래 비즈니스 모델 구현을 위한 유사상품 추천 시스템 개발
한국경영과학회 학술대회논문집
2005 .05
-
추천시스템을 위한 k-means 기법과 베이시안 네트워크를 이용한 가중치 선호도 군집 방법
Journal of Information Technology Applications & Management
2013 .09
-
A Study on the effect of product recommendation system on customer satisfaction: focused on the online shopping mall
산경연구논집
2020 .01
-
협업 필터링 기반 개인화 추천에서의 평가자료의 희소 정도의 영향
경영정보학연구
2004 .01
-
클릭스트림 데이터를 활용한 전자상거래에서 상품추천이 고객 행동에 미치는 영향 분석
학술발표대회 논문집
2008 .01
-
유비쿼터스 환경에서 연관규칙과 협업필터링을 이용한 상품그룹추천
한국IT서비스학회지
2007 .01
-
클릭스트림 데이터를 활용한 전자상거래에서 상품추천이 고객 행동에 미치는 영향 분석
한국경영과학회지
2008 .09
-
Strategies for Selecting Initial Item Lists in Collaborative Filtering Recommender Systems
Management Science and Financial Engineering
2005 .12
-
Web-Based Global E-Commerce System Modeling
무역학자 전국대회 발표논문집
2002 .08
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-325-014485048