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
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이수정 (Gyeongin National University of Education)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제27권 제9호(통권 제222호)
발행연도
2022.9
수록면
149 - 155 (7page)

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
인터넷 상의 전자 상거래 시스템의 인기는 나날이 높아지고 있는데, 추천 시스템은 이러한 시스템들의 핵심 기능으로서, 고객들이 선호할만한 상품을 추천함으로써 원하는 상품을 검색하기 위한 노력을 크게 경감시킨다. 협력 필터링 기법은 많은 상업용 시스템에서 성공적으로 구현되어온 추천 알고리즘이지만 메모리 기반의 구현 방식은 학계에서의 인기와 유용함에도 불구하고 참조 인접 이웃의 부정확성이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 사용자와 항목 각각의 인접 이웃을 통합하여 활용하고, 이들과의 과거 유사성 보다 최근의 유사성을 더욱 가중하여 추천 리스트 결정에 반영하는 새로운 시간 인지 협력 필터링 기법을 제안한다. 실험 평가를 통하여, 기존의 여러 방법들보다 제안 방법이 예측 정확도 측면에서 월등한 성능을 보임을 확인하였다.
#Collaborative Filtering #Memory-based Collaborative Filtering #Time-aware Recommender System #Similarity Measure #협력 필터링 #메모리 기반 협력 필터링 #시간 인지 추천 시스템 #유사도 척도

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Background
Ⅲ. Proposed Methodology
Ⅳ. Performance Experiments
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

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