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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Keunho Choi (Korea University) Gunwoo Kim (Hanbat National University) Donghee Yoo (Korea Military Academy) Yongmoo Suh (Korea University)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2011년 춘계학술대회
발행연도
2011.5
수록면
260 - 267 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2011

New Collaborative Filtering Based on Similarity Integration and Temporal Information
Keunho Choi ,  Gunwoo Kim ,  Donghee Yoo 외 1명 지능정보연구 2011.09 학술저널
New Collaborative Filtering Based on Similarity Integration and Temporal Information
Keunho Choi ,  Gunwoo Kim ,  Donghee Yoo 외 1명 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2011.05 학술대회자료

초록· 키워드

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As personalized recommendation of products and services is rapidly growing in importance, a number of studies provided fundamental knowledge and techniques for developing recommendation systems. Among them, the collaborative filtering (CF) technique has been most widely used and has proven to be useful in many practices. However, current CF technique has still considerable rooms for improving the effectiveness of recommendation systems: 1) a similarity function most systems use to find like-minded people is not well defined; and 2) temporal information that contains the changing preference of customers needs to be considered when making recommendations. We hypothesize that integration of multiple aspects of similarity and utilization of temporal information will improve the accuracy of recommendations. The objective of this paper is to test the hypothesis through a series of experiments using MovieLens data. The experimental results show that the proposed recommendation system highly outperforms the conventional CF-based systems, confirming our hypothesis.
#Recommendation system #Collaborative filtering #Temporal information #Similarity measure

목차

Abstract
Introduction
New Ideas for Improving the Performance of CF Technique
A Proposed Recommendation System
Experiments
Conclusions
References

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