대규모 복잡 정보에서 신뢰 클러스터를 이용한 추천 정확도 향상기법 설계

노기섭; 오하영; 이재훈

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자료유형: 학술저널

저자정보: 노기섭 (Republic of Korea Air Academy) 오하영 (Ajou University) 이재훈 (Seoul National University)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제22권 제1호

발행연도: 2018.1

수록면: 17 - 25 (9page)

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최근 ICT기술의 발전과 스마트 기기의 급격한 보급으로 엄청난 양의 정보가 생성되고 있다. 추천 시스템은 과도한 정보제공(information overload)으로부터 정보 수용자의 적절한 판단을 도와주고, 정보 제공자에게는 기업의 이윤과 업체홍보 효과를 증대 시킬 수 있는 해결책으로 등장하였다. 추천 시스템은 다양한 접근법으로 구현이 가능하지만, 소셜 네트워크 정보로 성능을 향상시킬 수 있는 방법으로 제시되었다. 그러나 추천 시스템 내의 사용자간에 형성되는 신뢰 클러스터의 정보를 활용하는 방안은 연구되지 못하였다. 본 논문에서는 온라인 리뷰에서 생성되는 클러스터에서 클러스터 내부 객체 간 영향성과 트러스터-트러스티 간 정보를 이용하여 추천 시스템의 성능을 향상시키는 방식을 제안하였다. 제안하는 방식을 구현하고 실제 데이터를 활용하여 실험한 결과 기존의 방식들보다 예측 정확도가 향상됨을 확인하였다.

#추천 시스템 #온라인 소셜 관계망 #소셜 관계 클러스터 #소셜 관계 분석 #Recommender system #Online social relation #Social relation cluster #Social network analysis

참고문헌 (14)

참고문헌 신청

H. Yi / 2016 / Robust recommendation method based on suspicious users measurement and multidimensional trust / Journal of Intelligent Information Systems 46(2):349~367

정인용 / 2015 / 혼합 필터링 기반의 영화 추천 시스템에 관한 연구 / 한국정보통신학회논문지 19(1):113~118

김진현 / 2017 / SNS 게시글과 감성분류에 기반한 다단계 노래 추천 시스템 / 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 7(3):283~290

H. Ma / 2007 / Effective missing data prediction for collaborative filtering / Proceedings of the 30th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval :39~46

I. Guy / 2009 / Personalized recommendation of social software items based on social relations / Proceedings of the third ACM conference on Recommender systems :53~60

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Jaehoon Lee

소속기관 Kyushu Institute of Technology

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