개인화된 추천시스템을 위한 사용자-상품 매트릭스 축약기법

김경재; 안현철

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김경재 안현철

저널정보: 한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management Journal of Information Technology Applications & Management Vol.16, No.1

발행연도: 2009.3

수록면: 97 - 113 (17page)

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Collaborative filtering(CF) has been a very successful approach for building recommender system, but its widespread use has exposed to some well-known problems including sparsity and scalability problems. In order to mitigate these problems, we propose two novel models for improving the typical CF algorithm, whose names are ISCF(Item-Selected CF) and USCF(User-Selected CF). The modified models of the conventional CF method that condense the original dataset by reducing a dimension of items or users in the user-item matrix may improve the prediction accuracy as well as the efficiency of the conventional CF algorithm. As a tool to optimize the reduction of a user-item matrix, our study proposes genetic algorithms. We believe that our approach may relieve the sparsity and scalability problems. To validate the applicability of ISCF and USCF, we applied them to the MovieLens dataset. Experimental results showed that both the efficiency and the accuracy were enhanced in our proposed models.

#Collaborative Filtering #Reduction Technique #Product Recommender System #User-Item Matrix

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2. [학술지(정기간행물)] - 김경재 / 2005 / 개선된 데이터 마이닝 기술에 의한 웹 기반 지능형 추천시스템 구축 / Journal of Information Technology Applications & Management 12 (3) : 42 ~ 56

3. [학술지(정기간행물)] - 김재경 / 2002 / A Personalized Recommendation Methodology based on Collaborative Filtering / 지능정보연구 8 (2) : 139 ~ 157

4. [학술지(정기간행물)] - 김재경 / 2003 / Development of a Personalized Recommendation Procedure Based on Data Mining Techniques for Internet Shopping Malls / 지능정보연구 9 (3) : 177 ~ 191

5. [학술지(정기간행물)] - 김재경 / 2005 / 개인별 상품추천시스템, WebCF-PT: 웹마이닝과 상품계층도를 이용한 협업필터링 / Asia Pacific Journal of Information Systems 15 (1) : 63 ~ 79

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