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저자정보
안형근 (울산대학교) 이단영 (울산대학교) 황태웅 (울산대학교) 고재진 (울산대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 가을 학술발표논문집 제36권 제2호(C)
발행연도
2009.11
수록면
140 - 144 (5page)

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고객 맞춤(customization)과 개인화(personalization) 서비스는 인터넷 상점이나 웹 정보 제공 서비스에서 중요한 성공 요인의 하나로 인식되고 있다. 고객 맞춤 서비스의 일종인 개인화 추천(personalized recommendation)은 고객 신상 정보와 인터넷 상점 내에서의 구매 행위 정보를 바탕으로 고객 취향을 반영하여 상품이나 서비스를 추천하는 것을 말하며, 학습에 의한 추천과 필터링에 의한 추천으로 나누어진다. 특히, 필터링 추천 중에서 인구통계학적 필터링의 경우 구매 정보가 없는 초기 단계에서 아주 좋은 효과를 보이나 필터링의 정확도가 낮아진다는 단점을 가지고 있다.
따라서, 본 논문에서는 초기 단계에서 효과를 보이는 인구통계학적 필터링 방법에 정확도를 높이기 위하여 개선된 필터링을 효과적으로 할 수 있는 템플릿 사용자 프로파일을 제안하고자 한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 인구 통계학적 정보를 이용한 그룹화
4. 추천을 위한 템플릿 사용자 프로파일
5. 성능 및 평가
6. 결과
참고 문헌

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