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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.6
- 수록면
- 269 - 273 (5page)
이용수
초록· 키워드
본 연구에서는 사용자의 이용패턴과 선호 키워드 학습을 이용한 하이브리드 추천 시스템을 개발하였다. 기존의 추천 시스템은 협업적 필터링 또는 내용기반필터링 기법, 또는 하이브리드 기법을 모든 사용자에게 동일하게 적용하였다. 그러나, 본 연구에서는 사용자의 탐색 및 행동패턴으로부터 추출된 데이터를 분석하고, 그것으로부터 각 사용자의 (ⅰ) 키워드 선호도, (ⅱ) 클릭한 콘텐츠의 유사도, (ⅲ) 사용자의 인기콘텐츠 선호도를 추정하였다. 이러한 정보를 바탕으로, 각 사용자에게 협업적필터링과 내용기반필터링 기법을 적적히 적용하여 콘텐츠 또는 상품을 추천하게 되는 것이다. 즉, 특정한 추천 알고리즘을 모든 사용자에게 동일하게 적용하는 것이 아니라, 사용자의 선호패턴에 맞추어 적절한 알고리즘을 적용함으로써 추천 성능을 높이고자 하였다. 본 연구에서 제안한 방법의 효과성을 검증하기 위해 뉴스 사이트를 개설하여 실험하였으며, 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 방법론보다 더 우수한 예측력을 나타냈다.
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목차
- Abstract
- 1. 서론
- 2. 하이브리드 추천 시스템 설계
- 3. 실험 평가
- 4. 결론
- 참고문헌
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-530-003237196
