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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 203 - 210 (8page)
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메모리 기반의 협력 필터링은 추천 시스템의 대표적인 타입이지만 데이터 희소성이라는 본질적인 문제를 갖고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 연구 업적들이 이루어졌으나, 보다 체계적인 접근 방법은 여전히 요구된다. 본 연구는 사용자 간의 유사도를 산출하기 위하여 항목들에 대한 사용자 평가치 분포를 활용한다. 따라서 제안 방법은 사용자의 모든 평가치를 이용하므로, 공통항목에 대한 평가치만을 이용하는 기존 방법들과 대비된다. 더욱이, 각 항목에 대한 다른 사용자들의 평가치들을 유사도 계산에 반영함으로써 항목 평가치의 광역적인 관점을 취한다. 제안 방법의 성능은 실험을 통하여 평가하였고, 연관된 다른 방법들과 비교하였다. 그 결과, 제안 방법은 예측과 순위 정확도 측면에서 우수한 성능을 보였다. 이러한 예측 정확도의 향상은 전통적인 유사도 척도에 비해 최근의 방법으로 달성한 것보다 최고 2.6배 더 높다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Related Works
III. Proposed Methodology
IV. Performance Experiments
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Mahdi Jalili / 2018 / Evaluating Collaborative Filtering Recommender Algorithms: A Survey / IEEE Access 6:74003~74024
Bilin Shao / 2021 / A survey of research hotspots and frontier trends of recommendation systems from the perspective of knowledge graph / Expert Systems with Applications 165:113764
Mohammad Aamir / 2015 / Recommendation System: State of the Art Approach / International Journal of Computer Applications 120(12):25~32
Sven Kosub / 2019 / A note on the triangle inequality for the Jaccard distance / Pattern Recognition Letters 120:36~38
J. Bobadilla / 2010 / A new collaborative filtering metric that improves the behavior of recommender systems / Knowledge-Based Systems 23(6):520~528
Bilin Shao / 2021 / A survey of research hotspots and frontier trends of recommendation systems from the perspective of knowledge graph / Expert Systems with Applications 165:113764
Mohammad Aamir / 2015 / Recommendation System: State of the Art Approach / International Journal of Computer Applications 120(12):25~32
Sven Kosub / 2019 / A note on the triangle inequality for the Jaccard distance / Pattern Recognition Letters 120:36~38
J. Bobadilla / 2010 / A new collaborative filtering metric that improves the behavior of recommender systems / Knowledge-Based Systems 23(6):520~528
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