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손지은(고려대학교) 김성범(고려대학교) 김현중(서울대학교) 조성준(서울대학교)

이 논문을 2019-09-02 에 이용했습니다.

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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
참고문헌

참고문헌(110)

  • 1.

    김남국 , 2013 , 다기준 의사결정 방법을 고려한 베이지안 네트워크 기반 음악 추천 시스템 , 디지털융복합연구 11 (3) : 345 ~ 352

  • 2.

    김병만 , 2004 , 추천시스템을 위한 내용기반 필터링과 협력필터링의 새로운 결합 기법 , 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 31 (3) : 332 ~ 342

  • 3.

    김용 , 2012 , Apriori 알고리즘 기반의 개인화 정보 추천시스템 설계 및 구현에 관한 연구 , 한국비블리아학회지 23 (4) : 283 ~ 308

  • 4.

    신창훈 , 2012 , 협력필터링과 사회연결망을 이용한 신규고객 추천방법에 대한 연구 , 지능정보연구 18 (4) : 19 ~ 42

  • 5.

    이상기 , 2010 , 나이브베이즈 분류모델과 협업필터링 기반 지능형 학술논문 추천시스템 연구 , Journal of Information Science Theory and Practice 41 (4) : 227 ~ 249

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