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저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제17권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
347 - 353 (7page)

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최근 추천 시스템들은 고차원 데이터를 사용할 수 있는 시스템으로 발전하고 있다. 그러나 고차원 데이터는 차원을 확장시켜 알고리즘 복잡도가 증가하여 추천 항목의 정확도를 저하시킬 수 있다. 또한 데이터의 희소성(Sparsity) 문제가 발생할 수 있어 사용자들에게 적합한 추천 항목을 제공하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 Fuzzy-AHP를 이용하여 사용자들의 주관적 기준의 데이터를 객관적 기준으로 분류한 후, 퍼지 연관규칙 분석을 이용하여 반복적 패턴을 띄는 규칙들을 활용하는 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서 적용된 알고리즘이 고차원 데이터의 문제점들을 어떻게 완화하는지 확인하기 위해 사용자 수의 변화에 따른 5-fold Cross Validation을 진행하였다. 그 결과 본 알고리즘이 적용된 시스템의 정확도는 Fuzzy-AHP만을 적용한 시스템보다 12.5% 정도 정확도가 우수하였고, 데이터의 희소성 문제도 완화할 수 있다는 것을 확인하였다.
#High-dimensional Data #Data Sparsity #Fuzzy-AHP #Fuzzy Association Rules #Recommendation System

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I. Lim / 2015 / Recommendation System Using R / Chaosbook google schola S. K. Gorakala / 2017 / Building Recommendation Engines / Acorn google schola J. W. Ha / 2016 / Data Imputation Methods for Effective Collaborative Filtering / Communications of KIISE 34(6):8~15 google schola J. T. Oh / 2018 / Design of a Recommendation System using Fuzzy Association Rules and Fuzzy-AHP / Proceedings of KAICS Spring Conference 2018 19(1):387~389 google schola 진고환 / 2018 / 영상 이미지의 특정 영역 검출을 위한 정렬 보정 알고리즘 연구 / 한국융합학회논문지 9(11):9~14 dbpia

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