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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제33권 제11호
발행연도
2006.11
수록면
953 - 964 (12page)

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협력 필터링은 그 유용성으로 인해 현재 학문적으로나 상업적으로 널리 사용되고 있지만 확장성 문제, 평가 데이타의 희박성 문제, 초기 평가 문제 등을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 일부 해결하기 위해 에이전트 간 협력에 기초한 분산 협력필터링 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 사용자의 평가정보를 에이전트가 지역 데이타베이스에 보관하고 이 정보를 친구들에게만 전파하는 방법을 사용함으로써 사용자 증가에 따른 확장성 문제를 해결하고자 하였다. 그리고 평가 데이타 부족에 따른 추천 질 저하를 줄이기 위해 친구 에이전트의 의견을 반영하는 방법을 사용하였고 새로운 사용자에 대해서도 추천이 가능토록 하기 위해 사용자 프로파일을 이용한 협력필터링 방법을 사용하였다. 실험결과, 본 제안 방법이 확장성뿐만 아니라 데이타 희박성 문제 및 새로운 사용자 문제에도 도움이 됨을 확인할 수 있었다.
#정보필터링 #분산협혁필터링 #웹에이전트 #친구 네트워크 #P2P 네트워크 #확장성 문제 #희박성 문제 #초기 평가 문제 #Information Filtering #Distributed Collaborative Filtering #Web Agent #Friend Network #P2P Network #Scalability Problem #Sparsity Problem #Cold Start Problem

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 시스템 구조
4. 에이전트기반 분산 협력필터링
5. 성능 평가
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (24)

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