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논문 기본 정보

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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.

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 배경
3. 유전자 알고리즘 기반의 협동필터링 차원축소 모형
4. 실험 설계
5. 실험 결과
6. 결언
참고문헌
저자소개

참고문헌 (45)

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