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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.11
- 수록면
- 173 - 179 (7page)
- DOI
- 10.14801/kiitr.2013.11.11.173
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협업필터링 기반 추천은 주요 전자상거래 시스템에서 채택되고 있으며 대규모 온라인 상품에 대한 검색 시간과 비용을 줄여주는데 효과적이다. 전통적인 협업필터링 알고리즘은 아이템 평가 점수에만 의존하기 때문에 시간적 속성을 반영하지 못하는 단점이 있으며 이를 개선하기 위하여 시간 감쇄필터가 제안되었다. 그러나 이 방법은 개별 아이템의 평가경과시간은 반영하고 있으나 공통 평가된 전체 아이템의 시간적 유사도는 고려하지 못하였다. 이와같은 동기로 본 연구에서는 포괄적 시간 감쇄 필터를 제안하여 공통 아이템들의 평가 시점 유사도를 반영하였고 기존 방법과 추천 성능을 비교하고 결과를 제시하였다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Recommender System
Ⅲ. Comprehensive Temporal Filter
Ⅳ. Experiment and Evaluation
Ⅴ. Conclusion
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - S. Gong / 2010 / A Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on User Clustering and Item Clustering / Journal of Software 5 (7) : 53 ~ 58
2. [학술지(정기간행물)] - G. Widmer. / 1996 / Learning in the presence of concept drift and hidden contexts / Machine Learning 23 (1) : 69 ~ 101
3. [학술대회논문] - S. Gordea. / 2007 / Time filtering for better recommendations with small and sparse rating matrices / in Proceedings of International Conference on Web Information Systems Engineering, LNCS 4831 : 171 ~ 183
4. [학술대회논문] - B. Sarwar. / 2001 / Item-based collaborative filtering recommendation algorithms / in Proceedings of World Wide Web 10 Conference : 285 ~ 295
5. [학술대회논문] - U. Shardanand. / 1995 / Social information filtering : Algorithms for automating word of mouth / in Proceedings of ACM Conference on Human Factors in Computing Systems 1 : 210 ~ 217
2. [학술지(정기간행물)] - G. Widmer. / 1996 / Learning in the presence of concept drift and hidden contexts / Machine Learning 23 (1) : 69 ~ 101
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