지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.1
- 수록면
- 135 - 144 (10page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
급증하는 전자상거래 환경에서 상품추천시스템의 추천 성능 향상은 주요 이슈 중 하나이다. 협업 필터링 방식은 추천시스템에서 가장 성공적인 방식으로 일반적으로 많이 활용되고 있다. 협업 필터링 방식은 근본적으로 신규고객 및 신규제품 추천이 어려운 문제점이 있으며, 최근 사회연결망 분석을 활용하여 이를 해결하는 연구가 제시되고 있다. 사회연결망에는 다양한 분석기법이 있는 데, 연결정도 중심성과 구조적 공백 기법이 상품추천 분야에서 주로 적용되고 있다. 이 연구에서는 연결정도 중심성과 구조적 공백 기법을 협업 필터링 기반 추천 프로세스에 활용함으로서 추천 성능을 높이는 방안을 제시하였다. 영화추천 데이터에 대한 실험결과를 통해 구조적 공백 기법을 협업 필터링 기반 추천 프로세스에 결합하여 활용함으로서 추천 성능을 높일 수 있음을 보였다.
목차
등록된 정보가 없습니다.
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
B. Sarwar / 2000 / Analysis of Recommendation Algorithms for E-Commerce / Proceedings of the 2nd ACM Conference on Electronic Commerce : 158 ~ 167
J. Herlocker / 1999 / An Algorithm Framework for Performing Collaborative Filtering / Proceedings of the 1999 Conference on Research and Development in Information Retrieval : 230
R. S. Burt / 1992 / Structural Holes: The Social Structure of Competition / Harvard University Press
W. D. Nooy / 2005 / Exploratory Social Network Analysis with Pajek / Cambridge University Press
강부식 / 2008 / 협업 여과기법의 추천 성능 개선을 위한 유사도 척도 비교 / Journal of The Korean Data Analysis Society 10 (5) : 2893 ~ 2906
J. Herlocker / 1999 / An Algorithm Framework for Performing Collaborative Filtering / Proceedings of the 1999 Conference on Research and Development in Information Retrieval : 230
R. S. Burt / 1992 / Structural Holes: The Social Structure of Competition / Harvard University Press
W. D. Nooy / 2005 / Exploratory Social Network Analysis with Pajek / Cambridge University Press
강부식 / 2008 / 협업 여과기법의 추천 성능 개선을 위한 유사도 척도 비교 / Journal of The Korean Data Analysis Society 10 (5) : 2893 ~ 2906
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0