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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.7
- 수록면
- 159 - 164 (6page)
- DOI
- 10.14801/kiitr.2013.11.7.159
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협업필터링은 유사 사용자들 간의 집단지성에 기반한 사회적 추천 알고리즘으로 전자상거래 시스템에 도입되면서 상업적으로 활용되어 왔다. 반면, 평가행렬의 희박성, 확장성, 신규 추천 등의 한계가 있으며 이에 대한 개선 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 그 예로 복합 추천 알고리즘은 주로 사용자 프로필 정보 또는 아이템 속성 등 내용정보와 협업필터링을 결합하여 단점을 보완하고자 하였다. 기존 복합 알고리즘 중 사용자 프로필 정보, 아이템 속성정보, 아이템 평가행렬을 모두 통합하는 연구는 없었으며, 본 연구에서는 특히 사용자간의 공통평가 아이템 수가 적어 추천이 어려운 희박성 문제를 개선하기 위하여 통합 유사도 알고리즘을 제안하고 기존의 방법과의 성능을 비교한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
II. 관련연구
III. 통합 유사도 모델 기반 협업필터링
IV. 실험환경 및 성능평가
V. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - J. L. Herlocker. / 1999 / An Algorithmic Framework for Performing Collaborative Filtering / Proc. of 22nd Annual International ACM SIGIR Conference, Research and Development in Information Retrieval : 230 ~ 237
2. [학술지(정기간행물)] - Z. Huang. / 2004 / Applying Associative Retrieval Techniques to Alleviate the Sparsity Problem in Collaborative Filtering / ACM Trans. Information Systems 22 (1) : 116 ~ 142
3. [학술대회논문] - G. Groh. / 2007 / Recommendations in Taste Related Domains : Collaborative filtering vs. Social filtering / Proc. of GROUP’07 : 127 ~ 136
4. [학술지(정기간행물)] - M. Balabanovic. / 1997 / Fab : Content-Based, Collaborative Recommendation / Communications of the ACM 40 (3) : 66 ~ 72
5. [학술대회논문] - M. O. Connor. / 1999 / Clustering Items for Collaborative Filtering / Proc. of the ACM SIGIR Workshop on Recommender Systems, Berkeley, CA
2. [학술지(정기간행물)] - Z. Huang. / 2004 / Applying Associative Retrieval Techniques to Alleviate the Sparsity Problem in Collaborative Filtering / ACM Trans. Information Systems 22 (1) : 116 ~ 142
3. [학술대회논문] - G. Groh. / 2007 / Recommendations in Taste Related Domains : Collaborative filtering vs. Social filtering / Proc. of GROUP’07 : 127 ~ 136
4. [학술지(정기간행물)] - M. Balabanovic. / 1997 / Fab : Content-Based, Collaborative Recommendation / Communications of the ACM 40 (3) : 66 ~ 72
5. [학술대회논문] - M. O. Connor. / 1999 / Clustering Items for Collaborative Filtering / Proc. of the ACM SIGIR Workshop on Recommender Systems, Berkeley, CA
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