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논문 기본 정보

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저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 韓國情報技術學會論文誌 제1권 제1호
발행연도
2003.3
수록면
73 - 83 (11page)

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기존 기존의 인터넷 웹 사이트에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화된 서비스를 제공하는 협렵적 필터링 방식을 적용하고 있다. 협력적 필터링 기술은 사용자의 취향에 맞는 아이템을 예측하여 추천하며, 비슷한 선호도를 가진 다른 사용자들과의 상관관계를 구하기 위하여 일반적으로 피어슨 상관계수를 많이 이용한다. 그러나, 피어슨 상관계수를 이용한 방법은 사용자가 평가를 한 아이템이 있을 때에만 상관관계를 구할 수 있다는 단점과 예측의 정확성이 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 피어슨 상관관계 기반 예측 기법을 보완하여 보다 정확한 사용자 유사도를 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 사용자가 평가를 한 아이템의 선호도에 엔트로피를 적용하고, 사용자가 선호도를 표시하지 않은 상품에 대해서는 Default voting 방법을 적용함으로써 보다 정확한 협력적 필터링 방법을 구현하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방법이 보다 정확한 사용자 유사도를 측정하는데 효과적임을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 협력적 필터링과 확률벡터의 정보량
Ⅲ. 평균 정보량인 엔트로피를 이용한 사용자 유사도 효율적인 예측 방법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
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