분류 속성과 Naive Bayesian을 이용한 사용자와 아이템 기반의 협력적 필터링

김종훈; 김용집; 정경용; 임기욱; 이정현

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김종훈 김용집 정경용 임기욱 이정현

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제7권 제11호

발행연도: 2007.11

수록면: 23 - 33 (11page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

협력적 필터링은 피어슨 상관 계수에 의해 유사도를 구하고, 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용 하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 및 확장성의 문제를 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 아이템 기반 협력적 필터링이 실용화되었으나 아이템의 속성을 반영하지는 못한다. 본 논문에서는 기존 추천 시스템의 문제점을 보완하기 위하여 분류 속성과 Naive Bayesian을 이용한 사용자와 아이템 기반의 협력적 필터링을 제안하였다. 제안한 방법에서는 희박성 문제를 해결하기 위하여 명시적 데이터에 기반한 아이템 유사도와 묵시적 데이터에 기반한 사용자 유사도를 복합적으로 참조한다. 참조 결과에 대해 Naive Bayesian을 적용한다. 또한 속성을 반영하기 위해 아이템 분류속성간의 유사관계 순위를 아이템 유사도 계산에 반영함으로써 정확성을 높일 수 있었다.

#협력적 필터링 #네이브 베이지안 #데이터마이닝 #Collaborative Filtering #Naive Bayesian #Data Mining

참고문헌 (12)

참고문헌 신청

1. [학술지(정기간행물)] - G. Linden / 2003 / Amazon.com recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering / Internet Computing, IEEE 7 (1) : 76 ~ 80

2. [학술대회논문] - B. Sarwar / 2000 / Application of Dimensionality Reduction in Recommender System - A Case Study / In ACM WebKDD 2000 Web Mining for E-Commerce Workshop

3. [보고서] - G. Karypis / 2000 / Evaluation of Item-Based Top-N Recommendation Algorithm

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

5. [단행본] - J. Han / 2001 / Data Mining: Concept and Techniques / Morgan Kaufmann : 296 ~ 298

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김종헌

소속기관 성균관대학교

주요연구분야 복합학 > 학제간연구 TOP 10% 공학 > 건축공학 > 환경공학

논문수 128 이용수 22,608

김용집

소속기관 한국콘텐츠학회

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 복합학 > 학제간연구

논문수 3 이용수 322

Kyungyong Chung

소속기관 경기대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 10% 공학 > 컴퓨터학

논문수 89 이용수 18,589

임기욱

소속기관 선문대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전자공학 복합학 > 학제간연구

논문수 77 이용수 6,452

이정현

소속기관 공주대학교

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반 농수해양학 > 임학

논문수 101 이용수 14,081

이 논문과 함께 이용한 논문

개인화 서비스를 위한 추천 시스템의 연구동향

김용수 ie 매거진 2012 .03

추천시스템의 효과적 도입을 위한 소셜네트워크 분석

박종학 , 조윤호 지능정보연구 2011 .12

New Collaborative Filtering Based on Similarity Integration and Temporal Information

Keunho Choi , Gunwoo Kim , Donghee Yoo 외 1명 지능정보연구 2011 .09

Applying Centrality Analysis to Solve the Cold-Start and Sparsity Problems in Collaborative Filtering

Yoonho Cho , Jounghae Bang 지능정보연구 2011 .09

개인성향과 협업필터링을 이용한 맞춤형 영화추천 시스템

허재성 , 박두순 , 정영식 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 2009 .11

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-004-016116940

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (12)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)