개인화 추천 시스템에서 FP-Tree를 이용한 연관 군집 방법

조동주; 정경용; 임기욱; 이정현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조동주 정경용 임기욱 이정현

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제7권 제10호

발행연도: 2007.10

수록면: 19 - 26 (8page)

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협력적 필터링은 아이템에 대한 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 및 확장성 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 아이템 기반 협력적 필터링이 실용화되었으나 아이템의 속성을 반영하지는 못한다. 본 논문에서는 기존의 개인화 추천 시스템의 문제점을 해결하기 위하여 FP-Tree를 이용한 연관 군집 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로는 FP-Tree를 이용하여 후보집합의 발생없이 빈발항목을 구성하고 연관규칙을 생성한다. 생성된 연관 규칙의 신뢰도에 따라서 α-cut을 사용하여 효율적인 연관 군집을 한다. 성능평가를 위해 MovieLens 데이터 집합에서 Gibbs Sampling, EM, K-means와 비교 평가하였다.

#FP-Tree #협력적필터링 #추천시스템 #연관규칙 #개인화 #Collaborative Filtering #Recommendation System #Association Rule #Personalization

참고문헌 (11)

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1. [학술지(정기간행물)] - K. Y. Jung / 2004 / User Preference Mining through Hybrid Collaborative Filtering and Content-based Filtering in Recommendation System / IEICE Transaction on Information and Systems E87-D (12) : 2781 ~ 2790

2. [학술대회논문] - B. Sarwar / 2001 / Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms / Proc. of the 10th Int. Conf. on WWW : 285 ~ 295

3. [학술대회논문] - R. Agrawal / 1995 / Mining Sequental Patterns / Proc. of the Int. Conf. on Data Engineering

4. [단행본] - Jiwei Han / 2004 / Data Mining Concepts and Techniques / 자유아카데미

5. [인터넷자원] - / / GroupLens Research Project

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