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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제41권 제4호
- 발행연도
- 2014.8
- 수록면
- 209 - 216 (8page)
이용수
초록· 키워드
‘실시간성’, ‘사람들 간의 관계정보’, ‘빅 데이터’와 같은 다양한 특성을 갖는 소셜 네트워크 콘텐츠는 개인화 추천 시스템의 성능 향상에 큰 도움이 되고 있다. 그 중 ‘사람들 간의 관계정보’가 가장 중요한 역할을 하기 때문에, 이를 활용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구에서는 사람들 간의 친밀도를 고려하지 않고 있어서 개인의 성향을 반영하기 어렵고 다양한 도메인에서 정확한 추천이 불가능하다. 본 논문은 기존 연구의 문제를 해결하기 위해 사용자간 친밀도를 측정하는 친밀도 알고리즘과 소셜 네트워크의 다양한 특성에 기반한 개인화 추천 알고리즘인 PReAmacy를 제안한다. 실험을 통해 PReAmacy가 기존의 알고리즘에 비해 높은 성능을 가지며 친밀도가 PReAmacy 알고리즘에 큰 비중을 차지한다는 것을 보였다.
#소셜 네트워크 서비스
#친밀도
#개인화 서비스
#개인화 추천 알고리즘
#social network services
#intimacy
#personalized service
#personalized recommender algorithm
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목차
- 요약
- Abstract
- 1. 서론
- 2. 관련 연구
- 3. 개인화 추천 알고리즘
- 4. 실험 및 평가
- 5. 결론 및 향후 연구
- References
참고문헌
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