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사용자간 유사도에 의한 협업 필터링에서 추천 품질이 안정적인 상태에 이르기 위해서는 많은 이웃들이 필요하다. 이것은 높은 사용자간 유사도가 제품에 대한 동일한 선호도를 일관되게 보장하지 못하기 때문이다. 유사하지 않은 사용자라 할지라도 제품 선택에서 사용자간에 일관성이 있다면, 선호도 예측에서 유용하게 사용될 수 있다. 이 논문에서는 일관성을 기준으로 신뢰도를 정의하고, 이를 기반으로 이웃을 선정하여 선호도를 예측하는 협업 필터링 방법을 제시한다. 이 방법에 의한 추천 품질이 안정적인 상태에 이르기 위해서 필요한 이웃들의 수가 유사도에 의한 방법보다 매우 적으며, 추천 품질 또한 우수하다.
목차
초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 일관성 기반의 신뢰도 정의
3. 신뢰도 기반의 예측방법
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌
저자소개
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1. [학술지(정기간행물)] - 박지수 / 2007 / 퍼지 추론을 통한 규칙 기반의 보험상품 추천 및 설계 시스템 구현 / 한국전자거래학회지 12 (1) : 99 ~ 122
3. [학술지(정기간행물)] - Adomavicius, G. / 2005 / Incorporating Contextual Information in Recommender Systems Using a Multidimensional Approach / ACM Transactions on Information Systems 23 (1) : 103 ~ 145
4. [학술지(정기간행물)] - Ahn, H. J. / 2008 / A New Similarity Measure for Collaborative Filtering to Alleviate the New User Cold-Starting Problem / Information Sciences 128 (37)
5. [학술대회논문] - Chen, A. / 2005 / Context-Aware Collaborative Filtering System : Predicting the User's Preferences in Ubiquitous Computing / Proceedings of CHI 2005 : 2 ~ 7
6. [인터넷자원] - / / GroupLens Research, MovieLens Datasets
3. [학술지(정기간행물)] - Adomavicius, G. / 2005 / Incorporating Contextual Information in Recommender Systems Using a Multidimensional Approach / ACM Transactions on Information Systems 23 (1) : 103 ~ 145
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