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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제36권 제4호
발행연도
2009.4
수록면
298 - 305 (8page)

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협력적 여과 시스템은 내용 기반 여과 시스템과는 대조적으로 아이템에 대한 정보를 반영하지 않으며, 또한 사용자가 자신의 흥미에 대한 정보를 제공하지 않았을 경우 추천을 할 수 없다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 협력적 여과 시스템의 단점을 해결하기 위하여 연관 아이템 트리를 이용한 추천 에이전트를 제안한다. 제안된 방법은 벡터 공간 모델과 K-means 알고리즘을 이용하여 사용자를 군집시킨 후 그룹의 대표 평가값을 추출한다. 다음으로, 군집된 그룹별로 아이템간의 상호정보량을 계산하여 아이템간의 연관도를 파악하며, 이를 기반으로 연관 아이템 트리를 생성한다. 이와 같이 생성한 각 그룹의 연관아이템 트리와 그룹의 대표 평가값을 이용하여 새로운 사용자에게 아이템을 추천한다. 제안된 추천 에이전트는 사용자 정보와 아이템 정보를 병합하여 새로운 사용자에게 아이템을 추천하며, 아이템간의 유사도를 계산하기 위하여 상호정보량을 사용하고 이를 기반으로 연관 아이템 트리를 생성함으로써 초기에 아이템에 대하여 평가한 정보가 부족한 사용자에게 정확도가 높은 아이템을 추천할 수 있다는 장점을 갖는다. 제안된 방법은 MovieLens 추천 시스템의 데이터 집합을 사용하여 기존의 방법과 비교하였다.
#연관 아이템 트리 #추천 에이전트 #협력적 여과 시스템 #Association item tree #recommender agent #collaborative filtering system

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 사용자 군집과 그룹의 대표 평가값 추출
3. 연관 아이템 트리 생성
4. 연관 아이템 트리를 이용한 아이템 추천
5. 성능 평가
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Burke, R. / 2000 / Knowledge-Based Recommender Systems / Encyclopedia of Library and Information Systems 69 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Wei, Y. Z. / 2005 / Learning users' interests by quality classification in market-based recommender systems / IEEE Trans on Knowledge and Data Engineering 17 (12) : 1678 ~ 1688 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 고수정 / 2005 / 사용자-상품 행렬의 최적화와 협력적 사용자 프로파일을 이용한 그룹의 대표 선호도 추출 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 32 (7) : 581 ~ 591 dbpia 4. [학술지(정기간행물)] - Salton, G. / 1975 / A vector space model for automatic indexing / Communications of ACM 18 (11) google schola 5. [단행본] - Rijsbergen, V. / 1979 / Information Retrieval / Butterworths google schola

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