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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제14권 제1호
발행연도
2008.3
수록면
101 - 115 (15page)

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일반적으로 혼합 추천 시스템(hybrid recommender system)이란 협업적 여과 방법(collaborative filtering)을 다른 기술들과 결합하여 사용하여 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 찾을 수 있도록 도와주는 시스템이다. 협업적 여과 방법과 결합된 혼합 시스템은 대체로 내용이 유사한 아이템들이 추천되어 전반적인 아이템 추천 성능 및 새로이 추가된 아이템에 대한 추천의 질이 떨어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 다양성(diversity)을 고려한 새로운 혼합 추천 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 첫 번째 단계로 협업적 여과 방법으로부터 추천된 아이템들 간의 비유사도를 측정한다. 두 번째 단계로는 첫 번째 단계에선 추천된 비유사도가 높은 아이템들을 내용 기반의 여과 방법(content-based filtering)에 적용하여 새로운 아이템에 대한 추천 성능을 향상 시킨다.
제안된 방법의 성능 평가를 위해 movielens 데이터를 이용하여 기존의 내용기반 추천 시스템 및 단순 혼합 시스템과 비교 평가하였다. 실험 결과 제안된 방법이 내용기반 추천 시스템 및 단순 혼합시스템보다 높은 추천 성능을 보였다.
#추천 시스템 #협업적 여과 #내용 기반 여과 #다양성

목차

1. Introduction
2. Related Work
3. Background Knowledge
4. System Description
5. Experimental Evaluation
6. Conclusion
References
Abstract

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Balabanovic, M. / 1997 / Fab : Contentbased, collaborative recommendation / Communications of the Association of Computing Machinery 40 (3) : 66 ~ 72 google schola 2. [단행본] - Basu, C. / 1998 / Recommendation as classification : Using social and content-based information in recommendation / In Proceedings of the Fifteenth National Conference on Artificial Intelligence : 714 ~ 720 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Bridge Derek G. / 2006 / Ways of Computing Diverse Collaborative Recommendations / AH2006 : 41 ~ 50 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Burke Robin D. / 2003 / Hybrid Systems for Personalized Recommendations / ITWP2003 : 133 ~ 152 google schola 5. [단행본] - Claypool, M. / 1999 / Combining content-based and collaborative filters in an onlinenewspaper / In Proceedings of the SIGIR-99 Workshop on Recommender Systems : Algorithms and Evaluation google schola

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