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저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제10권 제2호
발행연도
2005.5
수록면
109 - 132 (24page)

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디지털 TV 채널 및 인터넷 상에서의 멀티미디어 컨텐츠의 홍수로 인해 사용자는 종종 자신이 선호하는 컨텐츠를 찾는데 어려움을 갖고 있으며, 또한 컨텐츠를 찾기 위해 많은 시간을 틀이고 있다. 심지어 컨텐츠를 검색하는 동안 원하는 정보를 잃어버리는 경우도 있다.
고객들이 선호하는 컨텐츠를 추천하는 기존 시스템들이 가지는 문제점으로 사용자 수가 증가함에 따라 추천시간이 증가하는 확장성 문제와 새로운 고객의 경우 상품에 대한 선호도 정보가 부족할 경우 추천 정확도가 저하되는 희박성 문제가 있다.
본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 협력적 필터링 방식에 기반한 2단계 클러스터링 기법 을 제안한다. 1단계에서는 고객의 성과 나이와 같은 기본적인 사용자 정보만을 사용하여 추천하고 2단계 에서는 사용자의 동적인 성향 변화를 반영하기 위해 시간스키마를 적용하여 추천한다. 이렇게 추천된 결과의 피드백을 이용함으로써 계산시간의 단축과 예측정확도를 높일 수 있다.
#개인화 #추천시스템 #2단계 클러스터링 #협력적 필터링 #Personalization #Recommender System #Two-step Clustering #Collaborative filtering

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 문제 해결 방안
4. 목표 시스템 설계 및 구현
5. 실험 및 성능평가
6. 결론 및 향후 연구과제
참고문헌
저자소개

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