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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성림 (서일대학교 소프트웨어공학과) 권준희 (경기대학교 컴퓨터공학부)
저널정보
디지털산업정보학회 디지털산업정보학회논문지 디지털산업정보학회논문지 제15권 제3호
발행연도
2019.1
수록면
69 - 78 (10page)

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The amount of data is increasing significantly as information and communication technology advances, mobile, cloud computing, the Internet of Things and social network services become commonplace. As the data grows exponentially, there is a growing demand for services that recommend the information that users want from large amounts of data. Collaborative filtering method is commonly used in information recommendation methods. One of the problems with collaborative filtering-based recommendation method is the cold start problem. In this paper, we propose a method to improve the cold start problem. That is, it solves the cold start problem by mapping the item evaluation data that does not exist to the initial user to the automatically generated data from the mobile app. We describe the main contents of the proposed method and explain the proposed method through the book recommendation scenario. We show the superiority of the proposed method through comparison with existing methods.
#Cold Start #New User #Recommendation Method #App

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