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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김명훈 (경북대학교) 김상욱 (경북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.11
발행연도
2016.11
수록면
1,188 - 1,200 (13page)

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추천 시스템은 개인에게 고도로 개인화된 아이템을 제공함으로써 아이템의 선택과 소비과정에서 발생하는 과부하를 줄여주고 효율성을 증대시키는 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 전통적인 추천기법인 Content-Based(CB)기법과 최근 대두되는 Social Network-based(SN)기법을 접목하여 새로운 복합방식의 정보 추천 알고리즘을 제시한다. CB기법의 대표적인 한계점인 cold start problem과 SN기법에서 부족할 수 있는 추천 아이템의 전문성 문제를 상호 보완하는 형태가 되며, 특히 최근 소셜 네트워크의 특징인 비신뢰(non-trust) 기반의 영향력 있는 정보 확산자가 존재하는 환경에서 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 또한 대부분 사람 추천 중심인 기존의 SN기법들과는 달리 사람에게 제공할 정보를 추천하는데 초점을 두며, 정보의 선정과정에서 개인의 소셜 네트워크와 실세계(real world)에서의 사회활동 정보를 모두 활용하여 더욱 더 개인화된 가치정보를 제공하고자 한다.
#복합 정보 추천 시스템 #소셜 네트워크 #가치 정보 #정보 유사도 #hybrid recommendation system #social network #qualitative information #content similarity

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 정보 추천 알고리즘
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론 및 향후 연구 과제
References

참고문헌 (19)

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[단행본] - B. Bollobás / 1998 / Modern graph theory, volume 184 of Graduate Texts in Mathematics / Springer-Verlag google schola [인터넷자원] - C. Smith / / By the Numbers: 200+Amazing Facebook Statistics (April 2016) google schola [단행본] - M. McGee / 2013 / EdgeRank is dead: Facebook’s News Feed algorithm now has close to 100K weight factors / Marketing Land google schola [단행본] - F. Ricci / 2011 / Introduction to recommender systems handbook / Springer US : 1 ~ 35 google schola [단행본] - D. Jannach / 2010 / Recommender systems: an introduction / Cambridge University Press google schola

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