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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 99 - 106 (8page)
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협력 필터링 기반의 추천 시스템에 내재된 확장성 문제는 지난 수십년간 관련 연구의 이슈가 되어 왔다. 클러스터링은 이 문제를 해결하는 유명한 기술인데 낮은 성능으로 인하여 활발히 연구되어 오진 않았다. 본 논문에서는 협력 필터링 시스템의 고질적인 단점인 확장성 문제를 극복하기 위하여 클러스터링 기법을 채택하였다. 또한 클러스터링을 적용함으로 인해 초래되는 성능저하 문제를 개선하기 위해, 두 가지 전략을 사용하였는데, 첫째는 퍼지 클러스터링이며, 둘째는 영화 장르에 대한 사용자 선호도에 기반한 유사도 측정 방법을 제안하고 이를 적용하였다. 본 연구에서의 제안 방법을 기존의 여러 관련 방법들과 비교 실험을 통해 다양한 주요 성능 척도에 의거하여 평가하였는데, 실험 결과 제안 방법은 예측과 순위 정확도 측면에서 더 우수한 성능을 보였고, 추천 정확도 측면에서는 실험 대상 중 최상의 방법과 대등한 성능을 나타냈다.
목차
[Abstract]
[요약]
I. Introduction
II. Related Works
III. The Proposed Scheme
IV. Experiments
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
X. Su / 2009 / A Survey of Collaborative Filtering Techniques / Advances in Artificial Intelligence
Mahdi Jalili / 2018 / Evaluating Collaborative Filtering Recommender Algorithms: A Survey / IEEE Access 6:74003~74024
J. Gupta / 2015 / Performance Analysis of Recommendation System based on Collaborative Filtering and Demographics / International Conference on Communication Information &Computing Technology 1(6):1~6
Mohammad Aamir / 2015 / Recommendation System: State of the Art Approach / International Journal of Computer Applications 120(12):25~32
Chih-Fong Tsai / 2012 / Cluster ensembles in collaborative filtering recommendation / Applied Soft Computing 12(4):1417~1425
Mahdi Jalili / 2018 / Evaluating Collaborative Filtering Recommender Algorithms: A Survey / IEEE Access 6:74003~74024
J. Gupta / 2015 / Performance Analysis of Recommendation System based on Collaborative Filtering and Demographics / International Conference on Communication Information &Computing Technology 1(6):1~6
Mohammad Aamir / 2015 / Recommendation System: State of the Art Approach / International Journal of Computer Applications 120(12):25~32
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