협업필터링 기반 추천 시스템에서 항목 다양성 개선 기법

유석종

doi:10.14801/jkiit.2016.14.8.89

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자료유형: 학술저널

저자정보: 유석종 (숙명여자대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제14권 제8호(JKIIT, Vol.14, No.8)

발행연도: 2016.8

수록면: 89 - 94 (6page)

DOI: 10.14801/jkiit.2016.14.8.89

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최근 온라인 상거래 사이트는 일반적인 정보 검색 이외에 고객의 과거 이력에 기반한 개인화 추천 기능을 도입하여 적합한 상품 노출을 위해 노력하고 있다. 협업 필터링은 사회적 추천 기법을 사용하여 우수한 추천 결과를 제공하지만 초기사용자/신상품에 대한 추천이 어렵고, 평가 자료가 희박한 희소행렬 문제, 인기 상품의 중복 추천 등의 문제점이 발생한다. 기존 협업필터링 기반 추천 알고리즘 연구는 주로 예측된 선호도의 정확도 향상에 초점을 맞추어왔으나 추천 시스템의 만족도 향상에는 정확도뿐만 아니라 추천 항목의 다양성도 중요한 요소로 평가되고 있다. 본 연구에서는 추천 항목의 다양성에 초점을 맞추어 특정 사용자에게 동일한 항목들이 중복 추천되는 전통 협업필터링의 문제점을 개선하는 방법을 제안한다. 성능 비교 실험을 통해 기존방법 대비 제안 방법의 정확도와 다양성을 비교한 결과를 제시한다.

#e-commerce #recommender systems #collaborative filtering #diversity #novelty

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[학술대회논문] - M. Zhang / 2008 / Avoiding Monotony : Improving the diversity of Recommendation Lists / RecSys 2008 : 123 ~ 130

[학술지(정기간행물)] - T. Zhou / 2010 / Solving the apparent diversity-accuracy dilemma of recommender systems / Proc. of the National Academy of Sciences of the United States of America 107 (10) : 4511 ~ 4515

[학술대회논문] - O. Celma / 2008 / A New Approach to Evaluating Novel Recommendations / RecSys 2008 : 179 ~ 186

[학술대회논문] - B. Sarwar / 2001 / Item-based collaborative filtering recommendation algorithms / Proceedings of World Wide Web 10 Conference : 285 ~ 295

[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

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