매트릭스 팩토리제이션을 이용한 빅데이터 기반 고객맞춤형정보 추출기술 구현

Q: 이 논문에서 정의한 매트릭스 팩토리제이션이란 무엇인가?

매트릭스 팩토리제이션은 협업 필터링 알고리즘의 일종으로, 사용자-아이템 행렬을 두 개의 저차원 행렬로 분해하여 사용자의 잠재적 선호도를 예측하는 기법이다. 이를 통해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대한 추정값을 도출하여 맞춤형 추천 정보를 제공한다.

Q: 매트릭스 팩토리제이션의 성능 저하 문제를 어떻게 해결하는가?

연구 결과, 매트릭스 팩토리제이션은 0값을 많이 보유할수록 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 연관성 규칙을 적용하여 초기 배열의 0값을 연관성이 높은 다른 매장의 구매 이력으로 치환함으로써, 알고리즘의 신뢰성을 향상시키고 협업 필터링의 성능을 높일 수 있다.

이태호; 유진후; 박희민

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이태호 (상명대학교) 유진후 (상명대학교) 박희민 (상명대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2016년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2016.6

수록면: 457 - 459 (3page)

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본 논문에서는 매트릭스 팩토리제이션을 이용하여 사용자 맞춤형정보를 빅데이터 처리를 통해 추출하는 시스템을 제안한다. 매트릭스 팩토리제이션의 고객맞춤형정보 추출에 대한 성능분석을 위해 PHP로 개발 및 테스트를 진행 하였으며, 이를 활용하면 단일한 매장추천이 아닌, 다양한 조건을 분석하여 동적인 고객 맞춤형 추천기 개발이 가능함을 입증하였다. 실질적인 ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-569-001111587

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AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
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	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

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