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논문 기본 정보

자료유형
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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제32권 제11호
발행연도
2005.11
수록면
1,111 - 1,121 (10page)

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협력적 여과 시스템에서 대부분의 사용자들은 모든 아이템에 대하여 선호도를 평가하지 않으므로 인하여 사용자-아이템 행렬은 희박성을 나타내며, 또한 사용자가 평가하지 않은 아이템으로부터 결측치가 발생한다. 일반적인 결측치 예측 방법은 특정 대상의 사용자가 평가하지 않은 결측치를 이 사용자와 비슷한 흥미를 갖는 사용자들의 평가값을 기반으로 예측하나, 기본 평가값 예측 방법은 사용자-아이템 행렬의 결측치를 특정 사용자가 아닌 전체 사용자에 대하여 예측한다. 기본 평가값 예측 방법 중 가장 많이 사용되는 방법은 아이템 평균이나 사용자 평균을 이용한 방법이다. 그러나 이 방법은 아이템이나 사용자의 특성, 또한 데이타 집합의 분포 특성을 전혀 고려하지 않는다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 데이타 집합에 나타난 사용자의 변동 계수를 이용하는 기본 평가값 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 수식을 이용하여 자동적으로 사용자 변동 계수의 임계값을 선택하고, 그 임계값에 따라 사용자 평균에서 아이템 평균으로 전환하여 사용자들의 결측치에 대한 기본 평가값을 결정한다. 그러나 사용자 변동 계수들의 분포 정보로 인하여 사용자 변동 계수와 임계값이 항상 일정한 관계를 유지하는 것이 아니므로, 제안된 방법에서는 임계값을 선택하기 위하여 사용자 변동 계수의 평균과 변동 계수의 분포 정보를 병합한다. 제안된 방법은 사용자가 영화에 대하여 평가한 MovieLens 데이타 집합을 대상으로 평가되었으며, 기존의 기본 평가값 예측 방법보다 그 성능이 우수함을 보인다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 사용자 변동 계수를 이용한 기본 평가값 예측 방법의 구조도

3. 사용자 변동 계수와 변동 계수의 임계값

4. 기본 평가값 예측

5. 성능 평가

6. 결론 및 향후 과제

참고문헌

참고문헌 (17)

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[학술지(정기간행물)] - B. Sarwar / 2000. / Application of Dimensionality Reduction in Recommender System A Case Study google schola [학술지(정기간행물)] - B. Sarwar / 1998. / Using Filtering Agents to Improve Prediction Quality in the GroupLens Research Collaborative Filtering System google schola [학술지(정기간행물)] - David Pennock / uai2000. / Collaborative Filtering by Personality Diagnosis google schola [학술지(정기간행물)] - John. S. Breese / 1998. / Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering madison google schola [학술지(정기간행물)] - Jonathan L. Herlocker / 1999. / An algorithmic framework for performing collaborative filtering google schola

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