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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.1
- 수록면
- 282 - 289 (8page)
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협력적 필터링을 개선하기 위하여 많은 기술들이 개발되고 실용화되었으나 아이템의 연관 관계를 정확하게 반영하지는 못한다. 본 논문에서는 협력적 필터링의 문제점을 보완하기 위하여 단어 빈도와 α-cut에 의한 연관 웹문서 분류를 이용한 추천 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 형태소 분석을 통한 웹문서에서 단어를 추출하고 빈도 가중치를 계산한다. 추출된 단어를 Apriori 알고리즘을 이용해서 연관 규칙을 생성하고 신뢰도에 단어 빈도 가중치를 적용한다. 그리고 연관 규칙 하이퍼그래프 분할을 이용하여 연관 단어간의 유사도를 계산한다. 마지막으로 유사 클래스를 기반으로 연관 웹문서를 α-cut을 이용하여 분류하고 개선된 코사인 유사도를 이용하여 유사도를 계산한다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법들보다 우수함을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 아이템 기반의 협력적 필터링과 문서 분류
3. 단어 빈도와 α-cut에 의한 연관 웹문서 분류
4. 실험 방법 및 결과
5. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
G. Linden , 2003 , Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering , Internet Computing IEEE 7 (1) : 76 ~ 80
K. Y. Jung , 2002 , Prediction of User Preference in Recommendation System using Association User Clustering and Bayesian Estimated Value , LNAI 2557 : 284 ~ 296
B. Sarwar , 2000 , Analysis of Recommendation Algorithms for E-Commerce , Proc. of ACM E-Commerce 2000 Conference : 158 ~ 167
P. Melville , 2002 , Content Boosted Collaborative Filtering for Improved Recommendations , Proc. of the Conference on Artificial Intelligence : 187 ~ 192
C. Vladimir , 2004 , Practical Selection of SVM Parameters and Noise Estimation for SVM Regression , Journal of Neural Networks 17 : 113 ~ 126
K. Y. Jung , 2002 , Prediction of User Preference in Recommendation System using Association User Clustering and Bayesian Estimated Value , LNAI 2557 : 284 ~ 296
B. Sarwar , 2000 , Analysis of Recommendation Algorithms for E-Commerce , Proc. of ACM E-Commerce 2000 Conference : 158 ~ 167
P. Melville , 2002 , Content Boosted Collaborative Filtering for Improved Recommendations , Proc. of the Conference on Artificial Intelligence : 187 ~ 192
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