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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.2
- 수록면
- 497 - 501 (5page)
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Recommender systems are a personalized information filtering technology to help customers find the products they would like to purchase. Collaborative filtering is known to be the most successful recommendation technology, but its widespread use has exposed some problems such as sparsity and scalability in the e-business environment. In this paper, we propose a recommendation methodology based on Web usage mining and product taxonomy to enhance the recommendation quality and the system performance of original CF-based recommender systems. Web usage mining populates the rating database by tracking customer's shopping behaviors on the Web, so leading to better quality recommendations. The product taxonomy is used to improve the performance of searching for nearest neighbors through dimensionality reduction of the rating database. Several experiments on real e-commerce data show that the proposed methodology provides higher quality recommendations and better performance than original collaborative filtering methodology.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 상품추천방법
4. 실험 및 평가
5. 결론
참고문헌
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