추천 시스템에서의 컨텐츠 기반 필터링 기법의 효과

Q: 이 논문에서 정의한 컨텐츠 기반 필터링 기법이란 무엇인가?

컨텐츠 기반 필터링 기법은 추천 받을 사용자가 선호했던 아이템과 유사한 내용 정보를 갖는 아이템을 추천하는 방법이다. 이는 아이템의 내용 정보로부터 잠재 내용 벡터를 추출하여 평점이 부족한 아이템을 추천하는 데 활용되며, 협업 필터링의 cold-start 아이템 문제를 완화하기 위해 사용된다.

Q: 컨텐츠 기반 필터링 기법으로 얻은 잠재 내용 벡터가 아이템을 잘 표현하는가?

연구 결과, 영화 도메인에서 컨텐츠 기반 필터링 기법으로 분석하여 얻은 잠재 내용 벡터가 해당 아이템을 제대로 표현하지 못하는 것으로 나타났다. 설문조사 결과, 잠재 내용 벡터 기반으로 얻은 이웃 영화와 신작 영화 간의 관련성이 높지 않다고 평가되었으며, '관련 있음' 응답 비율이 평균 50%를 넘지 못했다.

홍동균; 이연창; 김상욱; 이종욱

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 홍동균 (한양대학교) 이연창 (한양대학교) 김상욱 (한양대학교) 이종욱 (성균관대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2017년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2017.6

수록면: 266 - 267 (2page)

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협업 필터링 중심의 추천 시스템은 cold-start 문제를 완화하기 위해 컨텐츠 기반 필터링 기법을 추가로 활용한다. 기존 컨텐츠 필터링 방법들은 아이템의 내용 정보로부터 잠재 내용 벡터를 추출하여 평점이 부 ... 전체 초록 보기

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