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추천 시스템 기법 연구동향 분석

Review and Analysis of Recommender Systems
대한산업공학회지 제41권 제2호, 2015.4, 185-208 (24 pages)
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초록
The explosive growth of the world-wide-web and the emergence of e-commerce has led to the development of recommender systems. Recommender systems are personalized information filtering used to identify a set of items that will be of interest to a certain user. This paper reviews recommender systems and presents their pros and cons.

목차
1. 서론
2. 콘텐츠기반 접근방식
3. 협력필터링
4. 하이브리드 시스템
5. 연관성 분석
6. 시간적 역동성을 고려한 추천 시스템
7. 다양성 향상을 위한 추천 시스템
8. 평가 방법
9. 적용 사례
10. 추천 시스템 소프트웨어
11. 결론
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  1. Adomavicius, G. , 2005 , Incorporatin g contextual information in recommender systems using a multidimensional approach , ACM Transactions on Information Systems(TOIS) 23 (1) : 103 ~ 145

  2. Adomavicius, G. , 2005 , Toward the next generation of recommende r systems : A survey of the state-of-the-art and possible extensions, Knowledge and Data Engineering , IEEE Transactions on 17 (6) : 734 ~ 749

  3. Adomavicius, G. , 2012 , Improving aggregate recommendation diversity using ranking-based techniques, Knowledge and Data Engineering , IEEE Transactions on 24 (5) : 896 ~ 911

  4. Ahsaee, M. G. , 2014 , Semantic similarity asse ssment of words using weighted WordNet , International Journal of Machine Learning and Cybernetics 5 (3) : 479 ~ 490

  5. Al Mamunur Rashid, S. K. L. , 2006 , Clust KNN : a highly scalable hybrid model-and memory-based CF algorithm , Proceeding of WebKDD

  6. Balabanović, M , 1997 , Fab : content-based, collaborative recommendation , Communications of the ACM 40 (3) : 66 ~ 72

  7. Basilico, J. , 2004 , Unifying collaborative and content-based fil tering , Proceedings of the twenty-first international conference on Machine learning 9

  8. Baluja, S. , 2008 , Video suggestion and discovery for youtube : taking random walks through the view graph , Proceedings of the 17th international conference on : 895 ~ 904

  9. Barragáns-Martínez, A. B. , 2010 , A hybrid content-based and item-based collaborative filtering approach to recommend TV programs enhanced with singular value decomposition , Information Sciences 180 (22) : 4290 ~ 4311

  10. Berry, M. W. , 1995 , Using linear algebra for intelligent information retrieval , SIAM review 37 (4) : 573 ~ 595

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