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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제8권 제2호
발행연도
2008.2
수록면
1 - 8 (8page)

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사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 정보 시스템이 등장하였다. 내용 기반 필터링은 아이템의 특징을 기술하는 정보와 사용자의 기호를 가지고 있는 프로파일을 비교하여 사용자에게 필요한 정보를 추천하는 방법이다. 이는 학습 방법에 따른 정확도가 변한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 내용 기반 필터링을 위한 프로파일 학습에 의한 선호도 발견을 제안하였다. 문제점을 개선하기 위해서 6단계로 평가한 선호도에 따른 추정치를 부여하여 프로파일 학습을 함으로써 추천의 정확도를 향상시켰다. 제안한 방법을 MovieLens 데이터에 적용하여 실험 및 평가를 실시하였는데, 기존 연구와 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다.
#추천 시스템 #정보 검색 #데이터마이닝 #내용 기반 필터링 #Recommender System #Information Retrieval #Data Mining #Content Based Filtering

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 텍스트 범주화 방법
3. 프로파일 학습에 의한 내용 기반 필터링
4. 성능평가
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (10)

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A. Ansari , 2000 , Internet Recommendation Systems , Jour. of Marketing Research 37 : 363 ~ 375 google schola D. M. Pennock , 2000 , Collaborative Filtering by Personality Diagnosis: A Hybrid Memory and Model based Approach , Proc. of the Conf. on Uncertainty in AI google schola S. J. Ko , 2002 , User Preference Mining through Collaborative Filtering and Content Based Filtering in Recommender System , LNCS 2455 : 244 ~ 253 google schola D. D. Lewis , 1994 , Comparison of Two Learning Algorithms for Text Categorization , Proc. of the Symposium on Document Analysis and Information Retrieval google schola K. Y. Jung , 2006 , User Preference through Bayesian Categorization for Recommendation , LNAI 4099 : 112 ~ 119 google schola

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