대규모 데이터를 위한 k-최근접 이웃 학습 기반의 효율적인 협력적 여과 기법

전광성; 황규백

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 전광성 황규백

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2008 종합학술대회 논문집 제35권 제1호(C)

발행연도: 2008.6

수록면: 376 - 380 (5page)

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사회의 복잡화와 인터넷의 성장으로 폭발적으로 늘어나고 있는 정보들을 사용자가 모두 검토한 후 여과하기는 어려운 일이다. 이러한 문제를 보완하기 위해서 자동화된 정보 여과 기술이 사용되는데, k-최근접이웃(k-nearest neighbor) 알고리즘은 그 구현이 간단하며 비교적 정확하여 가장 널리 쓰이고 있는 알고리즘 중 하나이다. k개의 최근접 이웃들로부터 평가값을 계산하는 데 흔히 쓰이는 방법은 상관계수를 이용한 가중치에 기반하는 것이다. 본 논문에서는 이를 보완하여 대규모 데이터에 대해서도 속도는 크게 저하되지 않으며 정확도는 대폭 향상시킬 수 있는 방법을 적용하였다. 또한, 최근접 이웃을 구하는 거리함수로 다양한 방법을 시도하였다. 영화추천을 위한 실제 데이터에 대한 실험 결과, 속도의 저하는 미미하였으나 정확도에 있어서는 크게 향상된 결과를 가져올 수 있었다.

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전광성

소속기관 한국정보과학회

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 1 이용수 143

황규백

소속기관 숭실대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 5% 복합학 > 학제간연구

논문수 59 이용수 10,401

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