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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 산업경영시스템학회지 제36권 제2호
발행연도
2013.1
수록면
74 - 80 (7page)

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In this study, a novel and flexible recommender system was developed, based on product taxonomy and usage patterns of users. The proposed system consists of the following four steps : (i) estimation of the product-preference matrix, (ii) construction of the product-preference matrix, (iii) estimation of the popularity and similarity levels for sought-after products, and (iv) recommendation of a products for the user. The product-preference matrix for each user is estimated through a linear combination of clicks, basket placements, and purchase statuses. Then the preference matrix of a particular genre is constructed by computing the ratios of the number of clicks, basket placements, and purchases of a product with respect to the total. The popularity and similarity levels of a user’s clicked product are estimated with an entropy index. Based on this information, collaborative and content-based filtering is used to recommend a product to the user. To assess the effectiveness of the proposed approach, an empirical study was conducted by constructing an experimental e-commerce site. Our results clearly showed that the proposed hybrid method is superior to conventional methods.
#Recommender System #Collaborative Filtering #Content based Filtering #Product Taxonomy

목차

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