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논문 기본 정보

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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제31권 제2호
발행연도
2004.2
수록면
153 - 163 (11page)

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대부분의 추천 시스템에서는 개인의 선호 정보를 바탕으로 한 내용-기반 추천 기법과 다른 사람들로부터의 추천을 기반으로 한 사회적 추천 기법을 사용한다. 이들 두 기법은 각각 장단점을 갖고 있으며, 서로 경쟁 관계에 있다기보다 상호 보완적인 성격을 갖고 있다. 이에 두 기법의 적절한 조합이 전체추천 시스템의 질을 결정하는 관건이 된다. 본 논문에서는 사용자 개인 마다 각 기법에 대한 만족도와 의존도가 다름을 밝히고, 이러한 각 개인의 경향에 따라 여러 추천 기법의 결과를 개인별로 조합해 주는 기법을 제안하였다. 각 개인의 경향을 나타내는 척도로 충성도, 다양도, 전문가도 등의 척도를 정의하여 사용하였으며, 이 원리에 의해 동작하는 조합 엔진의 결과는 최고 40%, 평균 23%의 coverage 개선 효과를 나타내었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련 연구(related work)

3. 사례(motivating example)

4. 사용자 경향(user tendency)과 취향 공간 (taste space)

5. 시스템 구조

6. 실험

7. 토론 및 결론

8. 감사의 글(Acknowledgements)

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