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논문 기본 정보

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저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제12권 제8호
발행연도
2014.1
수록면
329 - 335 (7page)

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Collaborative filtering has been popular in commercial recommender systems, as it successfully implements social behavior of customers by suggesting items that might fit to the interests of a user. So far, most common method to find proper items for recommendation is by searching for similar users and consulting their ratings. This paper suggests a new similarity measure for movie recommendation that is based on genre interest, instead of differences between ratings made by two users as in previous similarity measures. From extensive experiments, the proposed measure is proved to perform significantly better than classic similarity measures in terms of both prediction and recommendation qualities.

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