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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제15권 제3호
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 616 - 631 (16page)
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With the rapid increase of information on the World Wide Web, finding useful information on the internet hasbecome a major problem. The recommendation system helps users make decisions in complex data areas wherethe amount of data available is large. There are many methods that have been proposed in the recommendersystem. Collaborative filtering is a popular method widely used in the recommendation system. However,collaborative filtering methods still have some problems, namely cold-start problem. In this paper, we proposea movie recommendation system by using social network analysis and collaborative filtering to solve thisproblem associated with collaborative filtering methods. We applied personal propensity of users such as age,gender, and occupation to make relationship matrix between users, and the relationship matrix is applied tocluster user by using community detection based on edge betweenness centrality. Then the recommendedsystem will suggest movies which were previously interested by users in the group to new users. We show shownthat the proposed method is a very efficient method using mean absolute error.
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We Are Social Ltd / Digital in 2018: world’s Internet users pass the 4 billion mark
S. M. Albladi / 2018 / User characteristics that influence judgment of social engineering attacks in social networks / Human-centric Computing and Information Sciences 8
정운해 / 2013 / Performance Improvement of a Movie Recommendation System based on Personal Propensity and Secure Collaborative Filtering / JIPS(Journal of Information Processing Systems) 9(1):157~172
L. T. Ponnam / 2016 / Movie recommender system using item based collaborative filtering technique / Proceedings of 2016 International Conference on Emerging Trends in Engineering, Technology and Science (ICETETS) :1~5
W. Li / 2015 / Personalized fitting recommendation based on support vector regression / Human-centric Computing and Information Sciences 5
S. M. Albladi / 2018 / User characteristics that influence judgment of social engineering attacks in social networks / Human-centric Computing and Information Sciences 8
정운해 / 2013 / Performance Improvement of a Movie Recommendation System based on Personal Propensity and Secure Collaborative Filtering / JIPS(Journal of Information Processing Systems) 9(1):157~172
L. T. Ponnam / 2016 / Movie recommender system using item based collaborative filtering technique / Proceedings of 2016 International Conference on Emerging Trends in Engineering, Technology and Science (ICETETS) :1~5
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