상대적 분류 방법과 시간에 따른 평가값 보정을 적용한 협력적 필터링 기반 추천 시스템

이세일; 이상용

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이세일 (공주대학교) 이상용 (공주대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제20권 제2호

발행연도: 2010.4

수록면: 189 - 194 (6page)

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사용자들의 추천 서비스를 위해 다른 사용자들의 평가값을 이용하여 특정 사용자에게 서비스를 추천해 주는 추천 시스템은 협력적 필터링 방법을 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 추천시스템은 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자가 분류되어 정확히 분류되지 못하고, 사용자들의 평가값 오차가 클 경우 정확하지 못한 결과를 추천할 수 있다.
본 논문에서는 예측 정확도를 높이기 위하여 특정 사용자의 분류 항목을 기준으로 재분류하고, 시간적으로 임계치를 넘어선 사용자의 평가값을 찾아내어 보정한 후 협력적 필터링에 적용한 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자를 분류하는 것이 아니라, 특정 사용자를 기준으로 그룹을 재편성하는 방법을 사용하였다. 또한 평가 정보를 표본 절사평균에서 하위 10%를 절사하여 평가 정보들을 보정하고, 나머지 자료들은 시간에 따른 가중치를 적용하였다. 실험 결과 제안한 방법은 일반적인 협력적 필터링보다 MAE를 사용할 경우 예측 정확도가 14.9% 정도 우수함을 보였다.

#협력적 필터링 #추천 시스템 #클러스터링 #재분류 #Collaborative Filtering #Recommendation System #Clustering #Reclassification

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1. [학술지(정기간행물)] - Goldberg, D / 1992 / Using Collaborative Filtering to Weave an Information Tapestry / Communications of the ACM 35 (12) : 61 ~ 70

2. [학술지(정기간행물)] - M. J. Pazzani / 1999 / A Framework for Collaborative, Content-Based and Demographic Filtering / Artificial Intelligent Review : 394 ~ 408

3. [학술지(정기간행물)] - B. Krulwich / 1997 / LIFESTYLE FINDER : Intelligent User Profiling Using Large-Scale Demographic Data / Artificial Intelligence Magazine 18 (2) : 37 ~ 45

4. [학술대회논문] - Claypool, M / 1999 / Combining Content-based and Collaborative Filters in an Online Newspaper / Proceedings of ACM SIGIR Workshop on Recommender Systems: Algorithms and Evaluation

5. [학술대회논문] - Sarwar, B / 1998 / Using Filtering Agents to Improve Prediction Quality in the GroupLens Research Collaborative Filtering System / Proc. ACM CSCW : 345 ~ 345

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