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LOD-기반 추천 시스템은 보통 DBpedia와 같은 LOD 데이터세트 내에서 사용가능한 데이터를 활용하여 최종 사용자에게 영화, 책, 음악과 같은 아이템을 추천한다. 이러한 시스템은 링크드 데이터 리소스 쌍 간의 일치 정도를 측정하는 의미 유사도 알고리즘을 사용한다. 이 논문에서는 LOD 그래프의 링크에 사용자 평가 등급을 변환한 가중치를 할당하여 LOD-기반 추천 시스템에서 의미 거리를 측정하는 새로운 접근방식을 제안했다. 이 논문에서 제안된 의미 거리 측정 모델은 가중치 계산을 통해 그래프가 사용자에게 개인화되는 처리 단계와 이러한 가중치를 LDSD에 적용하는 방법을 기반으로 한다. 실험 결과는 다른 유사한 방법들과 비교하여 제안된 방법이 더 높은 정확도를 보였으며, 추천 시스템의 의미 거리 측정의 범위를 넓혀서 유사도 향상에 기여하였다. 향후 연구로는 다른 방법의 LOD-기반 유사도 측정을 사용하여 모델에 미치는 영향을 분석하는 것을 목표로 한다.
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T. D. Noia / 2015 / Recommender System and Linked Open Data / Reasoning Web 2015:Reasoning Web. Web Logic Rules :88~113
조정길 / 2020 / 링크드 오픈 데이터에서 TF-IDF를 이용한 새로운 시맨틱 거리 측정 기법 / 한국융합학회논문지 11(10):89~96
S. Alfarhood / 2017 / PLDSD : Propagated Linked Data Semantic Distance / IEEE 26th International Conference on Enabling Technologies:Infrastructure for Collaborative Enterprises(WETICE) :278~283
A. Passant. / 2010 / Measuring Semantic Distance on Linking Data and Using it for Resources Recommendations / AAAI Spring Symposium:Linked Data Meets Artificial Intelligence 77:123~129
G. Piao / 2016 / Measuring Semantic Distance for Linked Open Data-enabled Recommander Systems / SAC '16: Proceedings of the 31st Annual ACM Symposium on Applied Computing :315~320
조정길 / 2020 / 링크드 오픈 데이터에서 TF-IDF를 이용한 새로운 시맨틱 거리 측정 기법 / 한국융합학회논문지 11(10):89~96
S. Alfarhood / 2017 / PLDSD : Propagated Linked Data Semantic Distance / IEEE 26th International Conference on Enabling Technologies:Infrastructure for Collaborative Enterprises(WETICE) :278~283
A. Passant. / 2010 / Measuring Semantic Distance on Linking Data and Using it for Resources Recommendations / AAAI Spring Symposium:Linked Data Meets Artificial Intelligence 77:123~129
G. Piao / 2016 / Measuring Semantic Distance for Linked Open Data-enabled Recommander Systems / SAC '16: Proceedings of the 31st Annual ACM Symposium on Applied Computing :315~320
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