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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 336 - 343 (8page)
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We propose a real time personalized recommendation algorithm on the mobile device. We use a unified collaborative filtering with reduced data. We use Fuzzy C-means clustering to obtain the reduced data and Konohen SOM is applied to get initial values of the cluster centers. The proposed algorithm overcomes data sparsity since it extends data to the similar users and similar items. Also, it enables real time service on the mobile device since it reduces computing time by data clustering. Applying the suggested algorithm to the MovieLens data, we show that the suggested algorithm has reasonable performance in comparison with collaborative filtering. We developed Android-based smart-phone application, which recommends restaurants with coupons and restaurant information.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안 알고리즘
4. Simulation
5. 구현
6. 결론
REFERENCE
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - J. Bobadilla / 2013 / Recommender Systems Survey / Knowledge-Based Systems 46 : 109 ~ 132
[학술지(정기간행물)] - 김정인 / 2009 / 지능형 패션 코디네이션 시스템에서 유사의류 추천방법 / 멀티미디어학회논문지 12 (5) : 688 ~ 698
[학술지(정기간행물)] - M. Eirnaki / 2003 / Web Mining for Web Personalization / ACM Transactions on Internet Technology 3 (1) : 1 ~ 27
[학술지(정기간행물)] - G. Linden / 2003 / Amazon. com Recommendations : Item-to-Item Collaborative Filtering / IEEE Internet Computing 7 (1) : 76 ~ 80
[학술대회논문] - S. Breese / 1998 / Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering / Proceedings of the Fourteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence : 43 ~ 52
[학술지(정기간행물)] - 김정인 / 2009 / 지능형 패션 코디네이션 시스템에서 유사의류 추천방법 / 멀티미디어학회논문지 12 (5) : 688 ~ 698
[학술지(정기간행물)] - M. Eirnaki / 2003 / Web Mining for Web Personalization / ACM Transactions on Internet Technology 3 (1) : 1 ~ 27
[학술지(정기간행물)] - G. Linden / 2003 / Amazon. com Recommendations : Item-to-Item Collaborative Filtering / IEEE Internet Computing 7 (1) : 76 ~ 80
[학술대회논문] - S. Breese / 1998 / Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering / Proceedings of the Fourteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence : 43 ~ 52
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