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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
고수정 (인덕대학)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제36권 제10호
발행연도
2009.10
수록면
777 - 785 (9page)

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협력적 여과는 특별한 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하는 데 사용하는 기술이다. 이러한 협력적 여과 기술은 사용자 기반 접근 방식과 아이템 기반 접근 방식으로 구분할 수 있으며, 많은 상업적인 추천 시스템에서 광범위하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 저차원 선형 모델을 사용하여 사용자 기반과 아이템 기반을 통합하는 하이브리드 협력적 여과 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 저차원 선형모델 중 비음수 행렬 분해(NMF)를 이용하여 기존의 협력적 여과 시스템의 문제점인 희박성과 대용량성의 문제점을 해결한다. 협력적 여과 시스템에서 NMF를 이용하는 방법은 사용자를 의미 관계로 표현할 때 유용하게 사용되나 사용자-아이템 행렬의 평가값에 따라 정확도가 낮아질 수 있으며, 모델 기반의 방법이기 때문에 계산 과정이 복잡하여 동적인 추천이 불가능하다는 단점을 갖는다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 제안된 방법에서는 NMF에 의해 군집된 그룹을 대상으로 TF-IDF를 이용하여 그룹의 특징을 추출한다. 또한, 아이템 기반에서 아이템간의 유사도를 계산하기 위하여 상호정보량(mutual information)을 이용한다. 오프라인 상에서 훈련집합의 사용자를 군집시키고 그룹의 특징을 추출한 후, 온라인 상에서 추출한 그룹의 특징을 이용하여 새로운 사용자를 가장 최적의 그룹으로 분류함으로써 사용자를 분류하는 데 걸리는 시간을 단축시켜 동적인 추천을 가능하게 하며, 사용자 기반과 아이템 기반을 병합함으로써 기존의 방법보다 정확도를 높인다.
#사용자 기반과 아이템 기반의 협력적 여과 #NMF #저차원 선형 모델 #TF-IDF #상호정보량 #User-based and item-based collaborative filtering #a Low-dimensional linear model #mutual information

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 사용자 군집과 그룹의 특징 추출
3. 아이템 유사도 측정 및 추천
4. 성능 평가
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (28)

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1. [학술대회논문] - Wang, J. / 2006 / Unifying User-based and Item-based Collaborative Filtering Approaches by Similarity Fusion / In Proceedings of SIGIR2006 google schola 2. [학술대회논문] - Breese, J. S. / 1998 / Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering / In Proceedings of the Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence google schola 3. [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 4. [학술대회논문] - Sawar, B. M. / 2000 / Application of dimensionality reduction in recommender system – A case study / In Proceedings of ACM WebKDD google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 김종훈 / 2007 / 분류 속성과 Naive Bayesian을 이용한 사용자와 아이템 기반의 협력적 필터링 / 한국콘텐츠학회 논문지 7 (11) : 23 ~ 33 dbpia

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