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저자정보
김현태 (성균관대학교) 안창욱 (성균관대학교) 안진웅 (대구경북과학기술원)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제17권 제8호
발행연도
2011.8
수록면
739 - 746 (8page)

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Recently, recommender systems have been widely applied in E-commerce websites to help their customers find the items what they want. A recommender system should be able to provide users with useful information regarding their interests. The ability to immediately respond to the changes in user’s preference is a valuable asset of recommender systems. This paper proposes a novel recommender system which aims to effectively adapt and respond to the immediate changes in user’s preference. The proposed system combines IEC (Interactive Evolutionary Computation) with a content-based filtering method and also employs data grouping in order to improve time efficiency. Experiments show that the proposed system makes acceptable recommendations while ensuring quality and speed. From a comparative experimental study with an existing recommender system which uses the content-based filtering, it is revealed that the proposed system produces more reliable recommendations and adaptively responds to the changes in any given condition. It denotes that the proposed approach can be an alternative to resolve limitations (e.g., over-specialization and sparse problems) of the existing methods.
#recommender system #interactive evolutionary computation #content-based filtering #data grouping

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 추천 시스템
Ⅳ. 실험 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - P. Resnick / 1997 / Recommender system / Communications of the ACM 40 (3) : 56 ~ 58 google schola 2. [단행본] - L. Terveen / 2001 / Beyond recommender systems: helping people help each other, In HCI in the New Millennium / Addison-Wesley : 487 ~ 509 google schola 3. [학술대회논문] - J. Schafer / 1999 / Recommender systems in E-commerce / Proc. of the 1st ACM conference on Electronic commerce : 158 ~ 166 google schola 4. [학술대회논문] - B. Sarwar / 2000 / Analysis of recommendation algorithms for e-commerce / Proc. of the 2nd ACM conference on Electronic commerce : 158 ~ 167 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - M. Balabanovi’c / 1997 / FAB: content-based, collaborative recommendation / Communications of the ACM 40 (3) : 66 ~ 72 google schola

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