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저자정보
이해성 (경기대학교) 윤은영 (경기대학교) 권준희 (경기대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제12권 제7호(JKIIT, Vol.12, No.7)
발행연도
2014.7
수록면
123 - 134 (12page)
DOI
10.14801/kiitr.2014.12.7.123

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폭발적으로 증가하는 방대한 양의 데이터는 추천 시스템의 성능을 저하시키는 요인임에도 불구하고 이를 해결하고자 하는 연구는 아직까지 미미한 실정이다. 본 논문에서는 소셜 분석 방법을 적용한 추천 기법을 제안하고 이를 분산 환경에서 맵리듀스 모듈로 구현하여 추천 항목의 정확도를 높이고 추천 시스템의 성능을 보다 개선하고자 하였다. 우리는 사용자의 소셜 네트워크 서비스의 데이터를 추가적으로 수집하여 사용한 기존의 많은 연구들과 달리 상품 리뷰나 구매 이력과 같은 히스토리 데이터로부터 사용자간 소셜 데이터를 추출해 내고 네트워크를 구성하여 이를 기반으로 소셜 분석 방법을 적용한다. 또한 대표적인 추천 알고리즘인 협업 필터링 기법과의 비교 성능 평가를 통하여 제안 기법이 방대한 양의 데이터를 처리함에 있어 추천 시스템의 성능을 보다 개선하였음을 보인다.
#recommender algorithm #social network analysis #distributed computing

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 소셜 분석 기법을 적용한 추천 기법의 맵리듀스 프로세싱
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (23)

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1. [학술대회논문] - Oechslein, Oliver / 2013 / Incorporating Social Networking Information in Recommender Systems: The Development of a Classification Framework / Proceedings of the 26th Bled eCommerce Conference : 287 ~ 298 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Sarwar / 2013 / The usage of social network as a marketing tool : Malaysian muslim consumers’perspective / Int J Acad Res Econ Manage Sci 2 (1) : 93 ~ 102 google schola 3. [학술대회논문] - Liu, Xin / 2013 / SoCo: a social network aided context-aware recommender system / Proceedings of the 22nd international conference on World Wide Web. International World Wide Web Conferences Steering Committee : 781 ~ 802 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Michael Stonebraker / 2010 / SQL databases v. NoSQL databases / Magazine Communications of the ACM 53 (4) : 10 ~ 11 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Resnick, Paul / 1997 / Recommender systems / ommunications of the ACM 40 (3) : 56 ~ 58 google schola

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