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전자 상거래 분야에서 증가하고 있는 정보들 중에 사용자가 자신의 기호에 맞는 정보들 만을 선택하기 위해서 각 정보를 일일이 검토하기 어려운 일이다. 이를 보완하기 위해 정보 여과 기술이 사용되는데 최근 추천 시스템은 협력적 여과 시스템의 희박성과 초기 평가 문제를 해결하기 위해서 내용 기반 여과 시스템과 협력적 여과 시스템을 병합하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 혼합형 추천 시스템에서의 예측의 정확도를 향상시키기 위해서 조화 평균 가중치(CBCF_harmonic_mean)를 사용자 유사도 가중치를 구할 때 사용한다. 내용 기반의 성능을 고려하여 임계치 값을 45로 설정한 후, n/45의 Significance weight을 사용자 유사도 가중치에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 여과 시스템과 내용 기반 여과 시스템을 병합한 방법과 비교 평가 하였다. 그 결과 기존의 협력적 여과 시스템의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 내용 기반 여과와 협력적 여과 시스템

3. 내용 기반 여과와 협력적 여과의 병합을 통한 조화 평균 가중치

4. 실험 및 결과

5. 결론 및 향후 연구과제

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