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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이해성 (경기대학교) 권준희 (경기대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제11권 제7호(JKIIT, Vol.11, No.7)
발행연도
2013.7
수록면
139 - 149 (11page)
DOI
10.14801/kiitr.2013.11.7.139

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최근 들어 중요성이 강조되고 있는 온라인 추천 시스템들은 폭발적으로 증가하는 방대한 양의 웹 데이터를 처리하기 위한 보다 효과적인 데이터 저장 모델을 요구하고 있다. 그러나 추천 시스템에서 널리 사용되는 협업필터링(collaborative filtering)을 효과적으로 수행하면서 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 데이터 저장모델에 대한 연구는 아직 미미한 실정이다. 본 논문에서는 대규모 추천 시스템에서 요구되는 데이터 저장 모델을 위해 새로운 형태의 분산 그래프 데이터 저장 시스템을 제안한다. 제안하는 분산 그래프 데이터 저장 시스템은 대규모의 추천 엔진이 보다 빠르게 추천항목을 구성하기 위한 인덱스를 포함하고 있다. 우리는 관계형 데이터 모델과 같은 기존 데이터 모델 기반의 추천엔진들을 클라우드 컴퓨팅 환경에서 구현하고 이들과의 비교 성능 평가를 실시하여 추천 엔진의 성능을 개선하였음을 보인다.
#distributed graph database #recommender systems #collaborative filtering #cloud computing

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 대규모 추천 엔진을 위한 분산 그래프 데이터 저장 시스템
Ⅳ. 구현 및 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (32)

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1. [학술지(정기간행물)] - Paul Resnick. / 1997 / Recommender System / Magazine Communications of the ACM 40 (3) : 56 ~ 58 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Bradley N. Miller. / 2004 / PocketLens : Toward a personal recommender system / Journal ACM Transactions on Information Systems (TOIS) 22 (3) : 437 ~ 476 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - G. Linden. / 2003 / Amazon. com recommendations : item-to-item collaborative filtering / Internet Computing, IEEE 7 (1) : 76 ~ 80 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Yunhong Zhou. / 2008 / Large-Scale Parallel Collaborative Filtering for the Netflix Prize / Algorithmic Aspects in Information and Management, Lecture Notes in Computer Science 5034 : 337 ~ 348 google schola 5. [학술대회논문] - Badrul Sarwar. / 2001 / Item-based collaborative filtering recommendation algorithms / Proceedings of the 10th international conference on World Wide Web : 285 ~ 295 google schola

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