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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2005 한국컴퓨터종합학술대회 논문집(B)
발행연도
2005.7
수록면
610 - 612 (3page)

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협동적 여과를 이용한 추천 시스템은 데이터의 희소성 문제(sparseness problem)와 초기 추천 문제(cold-start problem)에 대해 취약점을 가지고 있다. 협동적 여과를 이용한 추천 시스템에서 사용하는 선호도 데이터에 아이템들의 전체 수량에 비해 매우 적은 양의 아이템 선호도만 존재한다면 사용자들의 유사도 측정에 문제를 발생시켜 극단적인 경우엔 협동적 추천이 불가능할 경우가 발생한다. 이와 같은 문제는 선호도 데이터에 나타난 아이템들의 총수에 비해 사용자가 선호(구매)한 아이템이 극히 적은 수량으로 존재하기 때문이며, 새로운 사용자의 경우에는 아이템 선호도 정보가 전혀 없 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 관련연구

3. 희소 데이터 변형을 위한 데이터 블러링

4. 성능 실험

5. 결론 및 향후 연구

[참고문헌]

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