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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 221 - 230 (10page)
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추천 시스템의 주요 방법인 협력 필터링 기술은 실제 상업용 온라인 시스템에서 성공적으로 구현되어 서비스가 제공되고 있다. 그러나, 이 기술은 본질적으로 여러 가지 단점을 내포하는데, 데이터 희소성, 콜드 스타트, 확장성 문제 등이 그 예이다. 확장성 문제를 해결하기 위하여 클러스터링 기법을 활용한 협력 필터링 방법이 연구되어 왔다. 본 연구에서 제안하는 협력 필터링 시스템에서는 가장 널리 활용되는 클러스터링 기법들 중 하나인 K-means 알고리즘의 단점을 개선하고자 유전자 알고리즘을 이용한다. 또한, 기존 연구에서 최적화된 클러스터링 결과를 추구하였던 것과는 달리, 제안 방법은 클러스터링 결과를 활용한 협력 필터링 시스템 성능의 최적화를 목표로 하므로, 실질적으로 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.
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참고문헌 (24)
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M. Aamir / 2015 / Recommendation System : State of the Art Approach / International Journal of Computer Applications 120(12):25~32
K.G. Saranya / 2016 / Performance Comparison of Different Similarity Measures for Collaborative Filtering Technique / Indian Journal of Science and Technology 9(29):1~8
X. Su / 2009 / A Survey of Collaborative Filtering Techniques
B. Sarwar / 2002 / Recommender Systems for Large-scale E-commerce: Scalable Neighborhood Formation using Clustering / Proceedings of the Fifth International Conference on Computer and Information Technology
G.-R. Xue / 2005 / Scalable Collaborative Filtering Using Cluster-based Smoothing / Proceedings of the 2005 ACM SIGIR Conference :114~121
K.G. Saranya / 2016 / Performance Comparison of Different Similarity Measures for Collaborative Filtering Technique / Indian Journal of Science and Technology 9(29):1~8
X. Su / 2009 / A Survey of Collaborative Filtering Techniques
B. Sarwar / 2002 / Recommender Systems for Large-scale E-commerce: Scalable Neighborhood Formation using Clustering / Proceedings of the Fifth International Conference on Computer and Information Technology
G.-R. Xue / 2005 / Scalable Collaborative Filtering Using Cluster-based Smoothing / Proceedings of the 2005 ACM SIGIR Conference :114~121
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