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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2007.5
- 수록면
- 218 - 225 (8page)
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Recommendation system is one way of implementing personalized service. The collaborative filtering is one of the major techniques that have been employed for recommendation systems. It has proven its effectiveness in the recommendation systems for such domain as motion picture or music. However, it has some limitations, i.e., sparsity and scalability. In this research, as one way of overcoming such limitations, we proposed the stepwise collaborative filtering method. To show the practicality of our proposed method, we designed and implemented a movie recommendation system which we shall call Step_CF, and its performance was evaluated using MovieLens data. The performance of Step_CF was better than that of Basic_CF that was implemented using the original collaborative filtering method.
목차
Abstract
1. 서론
2. 협업 필터링
3. 데이터 정 제와 전통적 협업 필터링 모델
4. 단계적 협업 필터링시스템
6. 결론 및 향후 연구
Acknowledgement
References
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