메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김청송 (고려대학교) 이진승 (고려대학교) 강재우 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제36권 제1호(C)
발행연도
2009.6
수록면
469 - 473 (5page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
추천시스템 중 가장 대표적인 협동적 필터링(Collaborative filtering, CF)은 여러 아이템에 대한 사용자 평가 데이터를 이용하여 공통적 패턴을 찾고 특정 사용자의 선호 아이템을 예상하여 추천하는 기법이다. 이웃 기반의 협동적 필터링은 사용자 기반 협동적 필터링(User-based collaborative filtering)과 아이템 기반 협동적 필터링(Item-based collaborative filtering)으로 나눌 수 있다. 이런 기법들은 오늘 날과 같이 고도화된 정보화 사회에서 효과적으로 축적된 정보를 분석하여 현명한 의사 결정을 하도록 도와준다. 그러나 데이터의 희소성(sparse), 고 차원의 데이터(high dimensional data)등의 여러 속성으로 인하여 유용한 정보를 추출 하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 보다 유용한 정보를 찾아내는 향상된 아이템 기반의 협동적 방법을 제안하고 실험을 통하여 기존의 방법보다 우수함을 증명하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 향상된 아이템 기반의 협동적 필터링
4. 실험 및 평가
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

An Alternative Evaluation of the Item-based Collaborative Filtering Using Simulated Online Shopping
Hyung Jun Ahn Journal of Information Technology Applications & Management 2009 .09
노이즈 평점을 필터링하는 아이템기반 추천시스템
최용준 ,  김수철 ,  박찬수 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2013 .06
추천시스템을 위한 내용기반 필터링과 협력필터링의 새로운 결합 기법
김병만 ,  이경 ,  김시관 외 2명 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2004 .03

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-018521934