Fuzzy-AHP와 Word2Vec 학습 기법을 이용한 영화 추천 시스템

오재택; 이상용

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자료유형: 학술저널

저자정보: 오재택 이상용

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제18권 제1호

발행연도: 2020.1

수록면: 301 - 307 (7page)

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최근 추천 시스템은 5G 시대의 시작과 동시에 여러 분야에서 도입하고 있으며, 주로 도서나 영화, 음악 분야의 서비스에서 크게 두각을 나타내고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템에서 사용자마다 선호하는 정도가 주관적이고, 불확실하여 정확한 추천 서비스를 제공하기가 어렵다. 추천 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 추론 기술이 보다 정확해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 Fuzzy-AHP와 Word2Vec 학습 기법을 이용한 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 선호도를 객관적으로 예측하기 위해 Fuzzy-AHP를 사용하였으며, 스크레이핑한 데이터를 분류하기 위해 Word2Vec 학습 기법을 사용하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 Word2Vec 학습 결과의 정확도를 측정하였고, 그 후 본 시스템이 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 비교하였다. 그 결과 최적의 교차 검증 정확도가 91.4%로 우수한 성능을 나타내었으며, 예측한 평점과 관객들이 평가한 영화의 평점 간 차이를 Fuzzy-AHP 시스템과 비교한 결과 10% 정도 우수함을 확인할 수 있었다.

#User Preference #Fuzzy-AHP #Scraping #Word2vec #Recommendation System

참고문헌 (27)

참고문헌 신청

Domo, Inc / Data Never Sleeps 6.0

F. T. S. Chan / 2007 / Global Supplier Development Considering Risk Factors using Fuzzy Extended AHP-based Approach / Original Research Article Omega 35(4):417~431

C. Lin / 2004 / A Fuzzy Decision Support System for Strategic Portfolio Management / Decision Support Systems 38(2004):383~398

B. Kaluža. / 2016 / Machine Learning in Java / Acorn

C. M. Kwon. / 2019 / Python Machine Learning Perfect Guide / Wikibooks

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이 논문의 저자 정보

오재택

소속기관 공주대학교 컴퓨터공학과

주요연구분야 복합학 > 과학기술학

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이상용

소속기관 공주대학교

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