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저자정보
이성진 (숭실대학교) 이수원 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2010 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제37권 제2호(C)
발행연도
2010.11
수록면
222 - 227 (6page)

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내용 기반 추천은 아이템의 각 속성 정보와 사용자의 선호 정보 프로파일을 비교하여 예측 선호도가 높은 아이템을 선별하여 추천하는 방법으로 다양한 도메인에서 활용되고 있다. 내용 기반 추천은 다른 추천 방법들과 동일하게 사용자의 선호 정보를 학습하는 과정과 학습된 선호 정보를 바탕으로 각 후보 콘텐츠에 대한 선호도를 예측하여 추천 리스트를 제공하는 과정을 포함하고 있다. 추천 방법에 대한 대부분의 연구는 추천의 정확도 향상을 목표로 하고 있으며, 기존의 내용 기반 추천에서는 이를 위해 사용자의 선호 정보를 어떻게 효과적으로 학습할 것인가에 대해 초점을 맞추고 있다. 하지만, 내용 기반의 추천 과정이 선호 정보 학습 과정과 각 아이템에 대한 예측 선호도를 계산하는 과정으로 이루진다면 예측 선호도를 계산하는 과정을 개선함으로써 추천의 정확도를 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 기존의 내용 기반 추천에 관한 연구에서 일반적으로 사용하는 가중치 기법이 아니라 나이브 베이지안 모델을 이용하여 후보아이템에 대한 예측 선호도를 계산하는 방법을 제안한다. TV 프로그램에 대한 추천 실험을 통해 두 방법의 성능과 특성을 비교해 본 결과, 나이브 베이지안 모델은 아이템을 구성하는 각 속성에 대한 선호 정도가 비슷할 경우 예측 선호도를 높게 계산하여 추천의 정확도가 높아짐을 알 수 있었다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 선호도 계산 방법에 대한 비교
4. TV 프로그램에 대한 추천 실험을 통한 가설 검증
5. 결론 및 향후 연구
6. 참고 문헌

참고문헌 (0)

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