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자료유형
학술저널
저자정보
오병화 (서강대학교) 양지훈 (서강대학교) 이현진 (한국전자통신연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제41권 제4호
발행연도
2014.4
수록면
289 - 294 (6page)

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추천 시스템은 개인화 서비스의 한 종류로서 사용자의 요구 사항에 적합한 상품이나 서비스를 추천한다. 이러한 추천 기법 중 하나인 협력적 필터링은 우수한 성능(정확도와 계산 속도 측면)으로 인해 많이 사용되지만, 상황에 따라 적합한 추천을 하지 못하기도 한다. 이를 해결하기 위해 새로운 복합 추천 시스템을 제안한다. 먼저 콘텐츠 기반의 추천 시스템을 구축하고, 이 시스템이 예측하는 평점들을 다양한 신뢰도 척도를 사용하여 양질의 일부분만 선택한다. 선택된 평점들을 사용자가 실제로 매긴 평점 데이터에 더한 후, 이 모두를 협력적 필터링의 입력으로 사용하여 평점을 예측한다. 이렇게 제안한 시스템은 기존의 여러 협력적 필터링 방법의 추천 정확도를 추가적으로 상승시켰으며, 더욱 안전하게 콘텐츠 정보를 통합할 수 있다.
#추천 시스템 #협력적 필터링 #콘텐츠 기반 추천 #복합 추천 시스템 #recommender system #collaborative filtering #content-based recommendation #hybrid recommender system

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 콘텐츠 내용과 협력적 필터링 기반 복합 추천시스템
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - G. Adomavicius / 2005 / Towards the Next Generation of recommender Systems : A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 17 (6) : 734 ~ 749 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Y. Koren / 2009 / Matrix Factorization Techniques for Recommender System / IEEE Computer 42 (8) : 30 ~ 37 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - M. Balabanovic / 1997 / Fab : Content-Based, Collaborative Recommendation / Communications of the Association for Computing Machinery 40 (3) : 66 ~ 72 google schola 4. [학술대회논문] - P. Melville / 2002 / Content-Boosted Collaborative Filtering for Improved Recommendations / AAAI-proceeding : 187 ~ 192 google schola 5. [단행본] - R. Burke / 2007 / The Adaptive Web: Methods and Strategies of Web Personalization / Springer : 377 ~ 408 google schola

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