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한국컴퓨터교육학회 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 한국컴퓨터교육학회 2017년도 동계학술발표논문지 제21권 제1호
발행연도
2017.1
수록면
79 - 82 (4page)

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스마트폰의 보급 및 웹 서비스의 등장으로 사용자들은 수많은 콘텐츠를 접할 수 있게 되었으나, 수많은 콘텐츠사이에서 원하는 콘텐츠를 찾는데 어려움을 겪었다. 이러한 어려움으로 사용자들은 원하는 콘텐츠 검색 및 의사결정에 소비되는 시간의 단축을 원하게 되었고, 서비스 제공자는 이러한 요구의 대안으로 추천 시스템에 대한 연구를 진행해왔다. 기존의 개인화 추천 연구에서는 대부분 사용자가 선택한 콘텐츠 및 콘텐츠에 대한 평가 기록을 기반으로 추천이 이루어지는데, 콘텐츠 중심의 사용자의 선호도는 시간이 지남에 따라 변화하기 때문에 다소 제한적인 추천이 이루어질 수 있다. 이에 본 논문에서는 기계학습 방법을 기반으로 사용자의 활동에 초점을 두어 사용자의 선호도를 추출하는 모델링 방법을 제안한다. 이를 통해 콘텐츠 중심의 선호도 변화 문제 해결은 물론 활동 프로파일 기반의 개인화 추천 시스템에 대한 발판을 마련할 수 있다.

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