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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2008 가을 학술발표논문집 제35권 제2호(C)
발행연도
2008.10
수록면
296 - 301 (6page)

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추천 시스템은 사용자가 구입한 상품에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 사용자에게 적합한 상품을 추천해주는 시스템이다. 추천 알고리즘의 하나인 내용기반 여과 기법은 정보 여과에 기반하였으며, 다른 추천 기법에 비하여 사용자의 특별한 취항이나 흥미를 추천에 적용할 수 있으며, 추천 결과에 대한 설명이 가능하다는 장점이 있으나, 협력적 여과 방법에 비하여 추천 정확도가 저하된다는 단점이 있다. 본 연구에서는 최근접 이웃 알고리즘을 이용하여 내용 정보의 유사도를 측정하고 이 정보를 이용하여 추천을 수행하는 효율적인 내용기반 여과 기법을 개발하였다. 이 방법은 사용자가 구입한 항목들의 내용 정보의 프로파일을 작성하고 프로파일간의 유사도를 이용하여 추천하므로, 내용기반 여과 방법의 장점인 사용자의 특별한 취향이나 흥미를 추천에 적용할 수 있으며, 기존 나이브 베이즈 분류기를 이용한 내용 기반 여과에 비하여 추천의 평균 절대 오차인 MAE가 14%정도 감소하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 내용기반 여과
3. 최근접 이웃 알고리즘을 이용한 내용기반 여과 기법
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
6. 참고 문헌

참고문헌 (0)

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