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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김윤경 (숙명여자대학교) 여인권 (숙명여자대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제33권 제6호
발행연도
2020.12
수록면
833 - 842 (10page)

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넷플릭스, 아마존, 유튜브 등 대형 플랫폼에서는 고객의 다양한 정보를 활용하여 정밀한 추천시스템을 마련하고 여기서 추천된 상당수의 아이템이 실제 구매로 이어지고 있다. 본 논문에서는 추천 컨텐츠의 속성에 따라 사용자의 선호도에 차이가 있을 것이라고 예상하고 콘텐츠의 속성에 따라 군집분석을 실시하였다. 속성의 형태와 관계없이 사용할 수 있도록 Gower 거리를 사용했다. 본 논문에서는 영화 평점 사이트인 ‘The Movie Dataset’의 자료를 이용하여 영화의 기본정보인 장르, 감독 및 배우 변수를 바탕으로 사용자를 계층적으로 분류하고 영화를 추천하였다. 본 논문에서 제안한 추천 시스템을 평가하기 위하여 각 사용자 그룹별로 훈련자료와 검증자료로 나누어 정밀도를 살펴보았다. 그 결과 UBCF보다 월등히 높은 정밀도를 갖는 것으로 나타났다.
#clustering #Gowers distance #precision #Gower 거리 #군집분석 #장밀도

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 사례분석
4. 결론
References
요약

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