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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이세일 (공주대학교) 이상용 (공주대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제21권 제2호
발행연도
2011.4
수록면
224 - 229 (6page)

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협력적 필터링은 잠재적인 항목을 추천할 수 있어서 추천시스템에 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 협력적 필터링은 평가 항목이 적을 경우, 평가자의 상황이나 기분에 따라 유사도나 선호도에 큰 영향을 끼칠 수 있다. 또한 사용자의 현재 상황을 전혀 고려하지 않고 과거에 평가한 항목만으로 유사도를 계산하여 추천하여 추천의 정확도가 떨어지게 된다.
본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위해, 먼저 협력적 필터링 과정을 수행하기 전 사용자들이 평가한 모든 값을 비교하지 않고 평균 이상인 사용자들만을 비교하여 유사도를 계산함으로써 추천의 정확성을 높였다. 또한 끊임없이 변화하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 평가 항목만으로 서비스 정보를 추천하는 것이 적합하지 않기 때문에, 사용자의 실시간 컨텍스트 정보를 이용하여 비슷한 사용자들에게 높은 가중치를 적용하여 유사도를 구하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법을 사용한 결과, 추천의 정확도가 평균적으로 16.2% 향상되었다.
#협력적 필터링 #추천 시스템 #컨텍스트 정보 #선호도 #Collaborative Filtering #Recommendation System #Context Information #Preference

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 컨텍스트 기반 추천 시스템
4. 실험 및 평가
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
2. [학술대회논문] - N. Good / 1999 / Combining Collaborative Filtering with Personal Agents for Better Recommendations / In Proceedings of National Conference on Artificial Intelligence : 439 ~ 446 google schola 3. [학술대회논문] - N.Good / 1999 / Combining Collaborative filtering with personal Agents for Better Recommendation / AAAI/IAAI : 439 ~ 446 google schola 6. [학술지(정기간행물)] - Luis M. de Campos / 2008 / A Collaborative Recommender System Based on Probabilistic / Inference from Fuzzy Observations Fuzzy Sets and Systems 159 : 1554 ~ 1576 google schola 7. [학술지(정기간행물)] - A. Merve Acilar / 2009 / A Collaborative Filtering Method Based on Artificial Immune Network / Export Systems with Applications 36 : 8324 ~ 8332 google schola 8. [단행본] - J. Ben Schafer / 2007 / Collaborative Filtering Recommendation Systems / The Adaptive Web google schola

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