사용자 평점 데이터의 가중치 재조정을 통한 최상위 콘텐츠 추천 성능의 향상

Q: 이 논문에서 정의한 ReRAT이란 무엇인가?

ReRAT(Reweight Strategy for Rating Data)은 사용자가 부여한 평점 중 1점과 5점처럼 명확하고 강한 의사 표현을 나타내는 평점에 더 많은 가중치를 부여하고, 2, 3, 4점의 영향력을 약화시켜 최상위 콘텐츠 추천의 정확도를 극대화하는 평점 가중치 재조정 추천 시스템 프레임워크이다.

Q: 평점 가중치 재조정이 최상위 콘텐츠 추천 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 사용자가 남긴 평점 데이터에서 중요도를 판단하여 일부 평점의 영향력을 줄이는 ReRAT 기법은 기존 방식에 비해 추천 정확도를 현격하게 향상시킨다. 특히 최상위 아이템을 예측하는 데 높은 성능 향상을 보여, 콘텐츠 추천에서 사용자 만족도 향상에 기여한다.

이은경; 한기준; 이문용

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이은경 (한국과학기술원) 한기준 (한국과학기술원) 이문용 (한국과학기술원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2015 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2015.6

수록면: 188 - 190 (3page)

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기존의 추천 시스템은 사용자로부터 주어진 데이터를 최대한 활용하는데 중점을 두고 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 주어진 데이터를 선택적으로 선별하여 일부 데이터의 영향력을 감소 혹은 증가 시키는 방법을 제안한다. 이와 관련하여 사용자가 남긴 데이터의 ... 전체 초록 보기

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