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저자정보
이동주 (서울대학교) 이상근 (서울대학교) 이상구 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제36권 제1호(C)
발행연도
2009.6
수록면
123 - 128 (6page)

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방대한 정보와 서비스로부터 사용자로 하여금 자신에게 더 적합한 것을 선택할 수 있도록 도움을 주고자 하는 다양한 추천 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 또한 많은 이들은 사용자의 상황(Context)정보를 활용하는 것이 추천의 질을 높이는데 있어 도움을 줄 것이라 예상하고 있다. 그러나 상황 정보를 얻고 이를 추천에 활용하기 위해서는 여전히 많은 문제들이 해결되어야 한다. 본 논문에서는 시간 상황 정보를 사용자의 로그로부터 획득하여 협업 필터링에 사용하여 추천 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 시간 상황 정보를 일종의 퍼지 집합인 시간 개념으로 표현하고, 사용자의 취향을 각 시간 정보에 따라서 구분한다. 추천 시점의 시간 정보 또한 시간 개념으로 표현하고, 추천 상황과 유사한 상황에서의 협업 필터링을 통해 추천 성능을 향상 시킨다. 사용자 청취 로그 중 일부를 무작위로 선별하여 이를 모의 추천요청이라 가정하고, 단순 협업 필터링과 시간 정보를 고려한 협업 필터링에서의 추천 성능 차이를 측정하였다. last.fm에서 획득한 사용자 청취 이력을 통한 실험으로 본 방법의 효용성을 입증하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 협업 필터링을 이용한 음악 추천
4. 시간 상황 정보를 고려한 협업적 필터링을 이용한 음악 추천
5. 실험 및 분석
6. 결론
7. 참고 문헌

참고문헌 (0)

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