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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.6 No.2
- 발행연도
- 2006.6
- 수록면
- 110 - 115 (6page)
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In pure P2P environment, it is possible to provide service by using a little real-time information without using accumulated information. But in case of using only a little information that was locally collected, quality of recommendation service can be fallen-off. Therefore, it is necessary to study a method to improve quality of recommendation service by using users' context information. But because a great volume of users' context information can be recognized in a moment, there can be a scalability problem and there are limitations in supporting differentiated services according to fields and items.
In this paper, we solved the scalability problem by clustering context information per each service field and classifying it per each user, using SOM. In addition, we could recommend proper services for users by quantifying the context information of the users belonging to the similar classification to the service requester among classified data and then using collaborative filtering.
In this paper, we solved the scalability problem by clustering context information per each service field and classifying it per each user, using SOM. In addition, we could recommend proper services for users by quantifying the context information of the users belonging to the similar classification to the service requester among classified data and then using collaborative filtering.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Analysis of Context Information using SOM
4. Evaluation
5. Conclusion
Reference
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