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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국경영과학회 Management Science and Financial Engineering International Journal of Management Science Vol.11 No.3
발행연도
2005.12
수록면
19 - 45 (27page)

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Collaborative filtering is one of the most common methods that e-commerce sites and Internet information services use to personalize recommendations. Collaborative filtering has the advantage of being able to use even sparse evaluation data to predict preference scores for new products. To date, however, no in-depth investigation has been conducted on how the data sparsity effect in customers’ evaluation data affects collaborative filtering-based recommendation performance. In this study, we analyzed the sparsity effect and used a hybrid method based on customers’ evaluations and purchases collected from an online bookstore. Results indicated that recommendation performance decreased monotonically as sparsity increased, and that performance was more sensitive to sparsity in evaluation data rather than in purchase data. Results also indicated that the hybrid use of two different types of data (customers’ evaluations and purchases) helped to improve the recommendation performance when evaluation data were highly sparse.

목차

ABSTRACT

1. INTRODUCTION

2. RELATED WORKS

3. INTERNET BOOKSTORE EXPERIMENTS

4. ANALYSIS OF THE SPARSITY EFFECT

5. DISCUSSION

6. CONCLUSION

REFERENCE

참고문헌 (24)

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[학술지(정기간행물)] - / 1998 / Internet World Guide to One-to-One Web Marketing google schola [학술지(정기간행물)] - / 2000 / Internet recommendation systems 37 (3) : 363 ~ 375 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997 / Content-based, collaborative recommen-dation 40 (3) : 66 ~ 72 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1998 / Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering google schola [학술지(정기간행물)] - / 2002 / A personalized recommender system based on web usage mining and decision tree induction 23 (3) : 329 ~ 242 google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-325-015146988