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초록·키워드
본 연구는 추천의 정확도 및 다양성을 향상시키기 위해, 가장 널리 사용되는 추천 알고리즘의 하나인 이웃 기반의 협업 필터링(Neighborhood-based Collaborative Filtering) 시스템의 개선방안 제시를 목적으로 한다. 이를 위해서 추천 시스템 사용자의 성향을 파악하고 이와 유사한 성향을 가진 이웃 사용자들 중에서 비교 가능한 선호도 정보가 많을수록 높은 가중치를 부여함으로써 최적의 이웃을 선택할 수 있도록 하였다. 영화 데이터를 이용하여 분석한 결과, 대부분의 경우 기존 시스템보다 더 정확하고 다양한 추천 결과를 얻을 수 있었다. 또한 사용자의 선호도를 여러 항목으로 평가할 경우, 사용자의 선호도 정보가 증가하여 추천 결과의 추가적인 향상을 가져왔다. 마지막으로, 추천의 정확도 및 다양성의 요소를 통합적으로 평가할 수 있는 방안을 제시하였다.
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-003-001379822
