개인화 추천 시스템에서 연관 관계 군집에 의한 아이템 기반의 협력적 필터링 기술

정경용; 김진현; 정헌만; 이정현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정경용 김진현 정헌만 이정현

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제31권 제4호

발행연도: 2004.4

수록면: 467 - 477 (11page)

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추천 시스템은 예전에는 몇몇 혁신적인 전자상거래(E-commerce) 사이트에서만 사용되어 왔으나 현재는 전자상거래를 새롭게 재구성하는 필수적인 비즈니스 도구가 되어가고 있다. 그리고 협력적 필터링은 이론과 실무 분야 모두에서 가장 성공적으로 평가 받은 추천 기법 중 하나이다. 그러나 개인화 추천 시스템을 구축하기 위해서는 두 가지 문제를 동시에 고려해야 한다. 즉 초기 평가 문제와 희박성 문제이다. 본 논문에서는 연관 관계 군집과 연관 규칙의 향상도를 이용하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 사용자의 평가 데이타를 사용하여 아이템간의 향상도를 산출하고, α-cut에 의한 임계값을 아이템들간의 연관성에 적용한다. 연관 관계 군집의 효율성을 높이기 위해서 기존의 Hypergraph Clique Clustering 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 Split Cluster Method를 이용하였다. 군집이 완성되면, 각 군집 내부에서 아이템간의 유사도를 산출하고 빠른 액세스를 위해 인덱스를 데이타베이스에저장한다. 새로운 아이템들의 선호도 예측 시에 생성한 인덱스를 적용시킨다. 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과 적임을 확인하였다.

참고문헌 (23)

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[학술지(정기간행물)] - B. Sarwar / 2001. / Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms

[학술지(정기간행물)] - J. J. Jung / 2003. / Ontological Cognitive Map for Sharing Knowledge between Heterogenous Businesses : 91 ~ 98

[학술지(정기간행물)] - K. Y. Jung / June,2002. / A New Collaborative Filtering Method using Representative Attributes-Neighborhood and Bayesian Estimated Value

[학술지(정기간행물)] - K. Y. Jung / August,2002. / Integrating User Behavior Model and Collaborative Filtering Methods in Recommender Systems

[학술지(정기간행물)] - K. Y. Jung / 2002. / Prediction of User Preference in Recommendation System using Association User Clustering and Bayesian Estimated Value : 284 ~ 296

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