메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김재경 (경희대학교 경영대학 e비즈니스) 안도현 (경희대학교 경영대학 e비즈니스) 조윤호 (국민대학교 e비즈니스 학부)
저널정보
한국경영정보학회 경영정보학연구 경영정보학연구 제15권 제1호
발행연도
2005.1
수록면
63 - 79 (17page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (6)

2007

u-Market 에서 협업필터링에 기반한 상품그룹추천
김재경 ,  오희영 한국경영과학회 학술대회논문집 2007.05 학술대회자료
u-Market 에서 협업필터링에 기반한 상품그룹추천
김재경 ,  오희영 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2007.05 학술대회자료
유비쿼터스 환경에서 연관규칙과 협업필터링을 이용한 상품그룹추천
김재경 ,  오희영 ,  권오병 한국IT서비스학회지 2007.01 학술저널

2005

개인별 상품추천시스템, WebCF-PT: 웹마이닝과 상품계층도를 이용한 협업필터링
김재경 ,  안도현 ,  조윤호 경영정보학연구 2005.01 학술저널

2004

[발표논문] 설명기능을 추가한 협업필터링 기반 개인별 상품추천시스템:WebCF-Exp
김재경 ,  안도현 ,  이희애 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2004.06 학술대회자료
[발표논문] 웹마이닝과 상품계층도를 이용한 협업필터링 기반 개인별 상품추천시스템: WebCF-PT
김재경 ,  서영호 ,  박주석 외 2명 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2004.06 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
Recommender systems are a personalized information filtering technology to help customers find the products they would like to purchase. Collaborative filtering is known to be the most successful recommendation technology, but its widespread use has exposed some problems such as sparsity and scalability in the e-business environment. In this paper, we propose a recommendation system, WebCF-PT based on Web usage mining and product taxonomy to enhance the recommendation quality and the system performance of traditional CF-based recommender systems. Web usage mining populates the rating database by tracking customers' shopping behaviors on the Web, so leading to better quality recommendations. The product taxonomy is used to improve the performance of searching for nearest neighbors through dimensionality reduction of the rating database. A prototype recommendation system, WebCF-PT is developed and Internet shopping mall, EBIB(e-Business & Intelligence Business) is constructed to test the WebCF-PT system.
#Collaborative Filtering #Recommendation System #Web Usage Mining #Product Taxonomy #Internet Shopping Mall

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0