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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제32권 제9호
발행연도
2005.9
수록면
901 - 911 (11page)

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인터넷의 상업적 이용이 증가하고 인터넷에서 쉽게 얻을 수 있는 정보의 양이 풍성해지면서 정보 필터링 (information filtering) 기법은 대량의 정보 공간에서 사용자의 요구와 기호에 맞는 항목을 찾는 과정에 널리 사용되고 있다. 많은 협력필터링 (collaborative filtering) 시스템이 사용자 평가를 기반으로 사용자나 항목들 사이의 유사성을 찾아내고 이를 바탕으로 추천을 해왔지만 사용자 편향 (user bias), 비전이 연관 (non-transitive association), cold start 문제와 같이 성능을 높이기 위해 해결해야 할 문제들이 남아있다. 이 세 가지 문제는 사용자나 항목들 사이에 더 정확한 유사도를 찾아내는 과정에 장애가 된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 제안된 UCHM 및 ICHM 방법을 확률적으로 재해석하였다. 이 확률적 모델은 객체 (사용자 또는 품목)들을 그룹들로 구분하고 각 그룹 내에서 사용자 평가가 가우시안 분포를 따른다는 가정 하에 사용자들이 무엇을 선호할 것인지 예측한다. 실세계 자료에 대한 실험 결과, 제안된 방식이 다른 방식들과 비교할 만한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련 연구

3. 별개의(isolated) 클러스터링 기법을 이용한 확률 모델

4. 내용 정보를 고려한 협력필터링으로의 확장

5. 실험 및 분석

6. 결론

참고문헌

저자소개

참고문헌 (25)

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[학술지(정기간행물)] - / 1994. / An open architecture for collaborative filtering of Netnews Proc. of the ACM CSCW-94 : 175 ~ 186 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1995. / Social Information Filtering: Algorithms for Automating Word of Mouth : 210 ~ 217 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2001. / Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms : 285 ~ 295 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2003. / Collaborative Filtering via Gaussian Probabilistic Latent Semantic Analysis : 259 ~ 266 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2003. / Collaborative filtering with decoupled models for preferences and rating : 309 ~ 316 google schola

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