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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김민건 (동국대학교_서울) 김경재 (동국대학교_서울)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제20권 제4호
발행연도
2014.12
수록면
107 - 120 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2014

구조적 공백과 협업필터링을 이용한 추천시스템
김민건 ,  김경재 지능정보연구 2014.12 학술저널
협업필터링과 구조적 공백을 이용한 추천시스템
김민건 ,  김경재 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2014.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 사회연결망분석기법 중 하나인 구조적 공백 분석 결과를 이용하여 추천과정에 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 반영할 수 있는 협업필터링 기반의 추천시스템을 제안한다. 협업필터링은 추천기술 중 가장 많이 활용되고 있지만 전통적으로 확장성과 희박성 등의 문제점뿐 만 아니라 사용자-상품 매트릭스의 선호도만을 이용하여 추천을 함으로써 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 추천과정에 반영하지 못한다는 한계점이 있다. 본 연구에서 제안하는 추천시스템은 사회연결망분석에서 중심성 분석과 함께 연결망 내의 주요개체를 탐지할 수 있는 구조적 공백 분석을 이용하여 연결망 내의 대표 사용자들을 추출한 후 이들을 중심으로 군집을 형성한 후 각 군집색인 협업필터링을 수행하는 과정을 통해 전통적인 협업필터링에서 반영하지 못했던 정성적, 감성적 정보를 반영한다. 한편, 군집색인 협업필터링을 수행함으로써 추천의 효율성을 높일 수 있는 장점도 있다. 본 연구에서는 실제 사용자들의 상품에 대한 선호도 평가점수와 사용자들의 사회연결망 정보를 수집하여 실험을 수행하고 전통적인 협업필터링과 다양한 형태의 협업필터링과의 추천성과 비교를 통하여 제안하는 시스템의 유용성을 확인한다. 비교모형으로는 전통적인 협업필터링, 임의 군집색인 기반 협업필터링, k평균 군집색인 기반 협업필터링을 이용한 추천시스템이며, 실험 결과, 제안한 모형이 다른 비교모형에 비해 추천성과의 정확도가 가장 우수하였다. 추천성과의 차이에 대한 통계적 유의성 검정 결과, 제안 모형은 전통적인 협업필터링 기반의 추천시스템과는 통계적으로 유의한 성과 차이가 없었으나, 다른 두 모형에 대해서는 통계적으로 유의한 성과의 차이가 있는 것으로 나타났다.
#구조적 공백 #협업필터링 #군집색인 #사회연결망분석 #추천시스템 #Structural hole #Collaborative filtering #Cluster-indexing #Social network analysis #Recommender system

목차

1. 서론
2. 선행연구
3. 구조적 공백과 협업필터링을 이용한 추천시스템
4. 연구데이터와 실험결과
5. 결론과 향후 연구방향
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Bonacich, P. / 1987 / Power and centrality：a family of measures / American Journal of Sociology 92 (5) : 1170 ~ 1182 google schola 2. [학술대회논문] - Breese, J. S. / 1998 / Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering / Proceedings of the 14th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence : 43 ~ 52 google schola 3. [단행본] - Burt, R. S. / 1992 / Structural Holes：The Social Structure of Competition / Harvard University Press google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 조윤호 / 2009 / 신상품 추천을 위한 사회연결망분석의 활용 / 지능정보연구 15 (4) : 183 ~ 200 dbpia 6. [학술대회논문] - Debnath, S. / 2008 / Feature weighting in content based recommendation system using social network analysis / Proceedings of the 17th international conference on World Wide Web : 1041 ~ 1042 google schola

이 논문의 저자 정보

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