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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 제21권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
733 - 744 (12page)

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본 연구는 협업필터링 알고리즘에서 선호도 예측 전에 선호도 평가 정보를 이용하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 사용자 기반의 방법에서 이웃기반 협업필터링 알고리즘과 아이템 기반에서 평가치 가중합 알고리즘을 선호도 예측에 사용하였다. 이웃기반 협업필터링 알고리즘에서 유사도 가중치로 Pearson 상관계수와 코사인 벡터를 사용하였으며 유사도 가중치를 공통 응답쌍으로 보정해 주는 유의성 가중치를 적용하였다. 아이템 기반의 가중합 알고리즘에는 조정 코사인 벡터를 유사도 가중치로 사용하고 유의성 가중치도 적용하였다. 아이템 기반으로 제안된 가중합 알고리즘을 사용자 기반으로 적용하여 조정 코사인 벡터와 유의성 가중치를 적용한 예측도 실시하였다. 이상 8가지 방법에 의해 예측된 결과를 예측 전 사용자별 선호도 평가치의 평균과 표준편차를 기준으로 4분위로 구분한 후 각 분위에 포함된 사용자들의 예측 결과를 비교하였다. 각 분위에서 예측 결과가 가장 좋은 알고리즘을 선정하고 이들의 조합으로 예측된 결과를 8가지 결과와 비교하였다. 결과에서 평균의 4분위로 구성한 알고리즘 조합의 결과가 가장 우수함을 알 수 있었으며 선호도 예측 이전의 사전 정보를 이용하여 선호도 예측 정확도를 향상시키는 방법이 유효함을 알 수 있었다.
#adjusted cosine vector #collaborative filtering #combination of algorithm #pre-evaluation #similarity weight.

목차

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Adomavicius, G. / 2005 / Toward the next generation of recommender systems : a survey of the state-of-the-art and possible extensions / IEEE Transactions on Knowledge and DATA Engineering 17(6):734~749 google schola Breese, J. S. / 1998 / Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering / Proceedings of the 14th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence :43~52 google schola 최아름 / 2015 / 협업필터링에서 사전평가 방법을 이용한 이웃선정의 예측 성능 개선 / Journal of The Korean Data Analysis Society 17(6):3083~3095 dbpia Herlocker, J. L. / 2002 / An empirical analysis of design choices in neighborhood-based collaborative filtering algorithms / Information Retrieval 5(4):287~310 google schola 김용수 / 2006 / 비정형화된 속성의 학습을 통한 자동화된 내용 기반 필터링 기법의 개발 / Journal of The Korean Data Analysis Society 8(4):1615~1624 dbpia

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