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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김택헌 (고려대학교) 박석인 (연세대학교) 양성봉 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제16권 제11호
발행연도
2010.11
수록면
1,116 - 1,120 (5page)

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본 논문에서 우리는 추천 시스템을 위한 두 개의 정제된 이웃선정 알고리즘을 제시하고, 또한 아이템의 속성정보가 어떻게 고품질의 예측을 위해 사용될 수 있는지를 보인다. 정제된 이웃선정 알고리즘은 가상 이웃과 대체 이웃을 각각 사용하여 이행적 유사도를 기반으로 한 이웃선정 방법을 적용한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용한 추천 시스템이 다른 시스템에 비해 보다 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 이러한 제안 시스템은 예측 품질의 저하 없이 대규모 데이터셋 문제 및 초기 참여자 문제를 극복할 수 있게 한다.
#추천시스템 #협동적필터링 #이웃선정알고리즘 #예측품질 #Recommender systems #Collaborative filtering #Neighbor selection algorithm #Prediction quality

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Collaborative Filtering-based Recommender Systems
3. Improving the Prediction Quality in CF
4. The Experiments
5. Conclusions
References

참고문헌 (0)

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