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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제14권 제2호
- 발행연도
- 2012.1
- 수록면
- 689 - 705 (17page)
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상품을 판매하는 모든 산업에서 추천시스템은 이제 가장 큰 화두 중 하나가 되었다. 현재 전 산업에 걸쳐 가장 많이 활용되고, 보편적인 추천 알고리즘이 바로 협업필터링(collaborative filtering)이다. 그러나 과거 많은 연구에서 지적되었듯, 협업 필터링은 다양한 문제점으로 인하여, 실제 기업에서 사용하기에는 많은 제약 조건 등이 따르는 것이 사실이다. 본 논문에서는 51개의 화장품 종류의 추천 판매(방문 판매) 사례에서, 기존의 협업 필터링이 가지고 있는 문제점 중 대량의 사용자들이 있는 경우 발생하는 확장성(scalability) 문제를 군집분석과 요인분석을 이용하여, 보완하고, 실제 일반적으로 대량의 사용자 추천 모델에서 사용되는 데이터 마이닝의 연관성 모델을 이용한 기법보다 성능이 뛰어남을 사례 데이터를 이용하여 제안한다.
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참고문헌 (33)
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Amer-Yahia, S. / 2009 / Socialscope: Enabling Information Discovery on social content sites / CIDR Perspectives
Breese, J. S. / 1998 / Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering / Proceedings of the 14th Annual Conference on Uncertainty in Artificial Intelligenc
Goldberg, D. / 1992 / Using Collaborative Filtering to Weave an Information Tapestry / Communications of ACM 35 (12) : 61 ~ 70
Goldberg, K. / 1998 / Eigentaste : A Constant Time Collaborative Filtering Algorithm / Information Retrieval 4 (2) : 133 ~ 151
Good, N. / 1999 / Combining Collaborative Fitering with Personal Agents for Better Recommendations / Proceedings of the 16th National Conference on Artificial Intelligence : 439 ~
Breese, J. S. / 1998 / Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering / Proceedings of the 14th Annual Conference on Uncertainty in Artificial Intelligenc
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Goldberg, K. / 1998 / Eigentaste : A Constant Time Collaborative Filtering Algorithm / Information Retrieval 4 (2) : 133 ~ 151
Good, N. / 1999 / Combining Collaborative Fitering with Personal Agents for Better Recommendations / Proceedings of the 16th National Conference on Artificial Intelligence : 439 ~
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