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저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2004년 춘계학술대회논문집
발행연도
2004.6
수록면
82 - 90 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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웹의 급속한 발전과 더불어 전자상가래 기업들은 고객들에 대한 개인화되고 맞춤화된 정보를 제공하여 대중맞춤을 통한 일대일 고객관리에 대한 관심이 높아지고 있다. 웹 개인화 서비스를 위한 추천시스템에 대한 많은 연구가 선행되어 왔다. 특히 협업필터링을 통한 개인화에 관한 연구는 사용자기반과 아이템기반에 대한 연구들이 있어왔지만, 아이템이 본질적으로 다중의 속성을 지니고 있다 점을 반영한 연구는 부족하였다. 따라서, 본 연구에서는 여러 개의 속성을 지닌 아이템을 고려한 클러스터링과 사용자별 클러스터링에 기반하여 사례기반추론을 통한 협업필터링 추천시스템을 개발하였다. 본 연구에서 제시한 협업필티링모형을 GroupLens 연구소에서 제공하는 MovieLens 데이터에 적용하였다. 제시된 모형의 성과를 통계적으로 검증한 결과 기존 방법론보다 우수한 성과를 보였다.

목차

요약

1.서론

2.관련 연구

3.추천시스템을 위한 데이터마이닝 기법

4.연구모형

5.실험 및 결과

6.결론

7.참고문헌

참고문헌 (0)

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