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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국경영과학회 Management Science and Financial Engineering International Journal of Management Science Vol.12 No.2
발행연도
2006.11
수록면
71 - 85 (15page)

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Collaborative filtering among other recommender systems. has been known as the most successful recommendation technique. However, it requires the user-item rating data, which may not be easily available. As an alternative, some collaborative filtering algorithms have been developed recently by utilizing the market basket data in the form of the binary user-item matrix. Viewing the recommendation scheme as a two-class classification problem, we proposed a new collaborative filtering scheme using a regularized discriminant analysis applied to the binary user-item data. The proposed discriminant model was built in terms of the major principal components and was used for predicting the probability of purchasing a particular item by an active user. The proposed scheme was illustrated with two modified real data sets and its performance was compared with the existing user-based approach in terms of the recommendation precision.
#Classification #Collaborative Filtering #Discriminant Analysis #Market Basket Data #Principal Component Analysis

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. USER-BASED CF USING MARKET BASKET DATA
3. PROPOSED CF BASED ON DISCRIMINANT ANALYSIS
4. NUMERICAL EXPERIMENTS
5. CONCLUSIONS
REFERENCES
APPENDIX

참고문헌 (15)

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[학술지(정기간행물)] - / 1998 / Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering google schola [학술지(정기간행물)] - / 2004 / Enhancing product recommender systems on sparse binary data 9 (2) : 147 ~ 170 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2004 / Item-based top-N recommendation algorithms 22 (1) : 143 ~ 177 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1989 / Journal of the American Statistical Association 84 : 165 ~ 175 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1992 / Using collaborative filtering to weave an information tapestry Communications of the ACM 35 : 61 ~ 70 google schola

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