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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 제28권 제2호(Ⅱ)
발행연도
2001.10
수록면
130 - 132 (3page)

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신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목 간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시할 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 기존의 통합 방법

3. 신경망을 이용한 추천 [4]

4. 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법

5. 실험

6. 결론 및 향후 연구

7. 참고문헌

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