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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2008 가을 학술발표논문집 제35권 제2호(C)
발행연도
2008.10
수록면
306 - 310 (5page)

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최근 추천 시스템에 관한 활발한 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 연구는 주로 이전에 수집된 사용자의 정보만을 이용하여 추천을 생성하고 있다. 이전에 수집된 사용자의 정보는 사용자의 일부 취향을 반영하고 있긴 하지만 정보 수집 당시의 사용자 의도를 파악하기 힘들고 현재의 사용자 의도에 위배될 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 현재 사용자의 의도를 고려한 실시간 추천 기법을 제안한다. 이 추천 기법은 현재 접속중인 사용자의 클릭 스트림을 분석하여 현재 사용자의 의도를 파악해 그에 맞는 추천 리스트를 생성할 수 있도록 유전 알고리즘의 적합도 함수를 지속적으로 적응해 나가는 방식을 사용한다. 또한 실험을 통해 제안 기법과 다른 추천 기법을 비교해 제안기법의 추천 정확도가 보다 우수함을 증명하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 사용자 모델
3. 유전 알고리즘 기반 실시간 추천 기법
4. 실시간 평가함수 적응
5. 실험 환경
6. 실험 결과
7. 결론
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