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이제헌 (연세대학교) 황재필 (현대자동차그룹) 김은태 (연세대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제21권 제5호
발행연도
2011.10
수록면
624 - 629 (6page)

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본 논문에서는 커널 함수를 이용한 기법을 통한 추천 시스템을 제안한다. 제안된 추천 시스템은 기계 학습 기법을 이용하여 새로운 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하고 예측된 결과를 바탕으로 사용자가 선호할만한 아이템들을 추천한다. 일반적으로 사용자의 평가 정보는 잡음이 포함되어 있고 일관성이 적으므로 잡음에 영향을 적게 받는 이원 분류기인 이중 마진 Lagrangian support vector machine (DMLSVM) 을 사용한다. 제안된 기법은 MovieLens 데이터베이스에 적용하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
#추천 시스템 #이중 마진 Lagrangian support vector machine #Recommender system #Dual margin Lagrangian SVM #MovieLens

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경지식
3. DMLSVM을 이용한 추천 시스템
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론
참고문헌
저자소개

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