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초록·키워드
Social network is a huge communication platform for providing people to connect with one another and to bring users together to share common interests, experiences, and their daily activities. Relationship of each user in social network known as social relationship has been used for modeling to help improving effectiveness of recommendation in existing collaborative filtering (CF) method. In this paper, we propose a model that integrates social relationship discovered from user’s behavior with traditional CF in order to increase performance and prediction accuracy of recommender system. We identify user’s relationship by using user’s behavior with their friends such as posts and comments in Facebook. The experimental results have shown that our proposed model improves the accuracy of prediction in terms of MAE and performance in terms of Precision and Recall compared with traditional CF.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-003-000361542
