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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.2
- 수록면
- 239 - 250 (12page)
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The preference of customers change as time goes by. The existing Collaborative Filtering (CF) techniques has no room for including this change yet, although these techniques have been known to be the most successful recommendation technique that has been used in a number of different applications.
In this study, we proposed a new methodology for enhancing the quality of recommendation using the customers' dynamic behaviors over time. The proposed methodology is applied to a large department store in Korea, compared to existing CF techniques. Some experiments on the real world data show that the proposed methodology provides higher quality recommendations than other CF techniques, especially better performance on heavy users.
In this study, we proposed a new methodology for enhancing the quality of recommendation using the customers' dynamic behaviors over time. The proposed methodology is applied to a large department store in Korea, compared to existing CF techniques. Some experiments on the real world data show that the proposed methodology provides higher quality recommendations than other CF techniques, especially better performance on heavy users.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Proposed Methodology
3. Applications and Experiment
4. Conclusion
References
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