협력적 여과 시스템에서 귀납 추리를 이용한 순위 결정

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자료유형: 학술저널

저자정보: 고수정 (인덕대학)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제37권 제9호

발행연도: 2010.9

수록면: 659 - 668 (10page)

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협력적 여과 시스템은 새로운 사용자의 행위를 파악하고 사용자가 흥미로워할 아이템을 추천해주기 위해서 사용자들에 대한 새로운 정보를 필요로 한다. 이러한 정보를 획득하기 위하여 협력적 여과 시스템은 기존 데이터를 기반으로 학습을 하고, 그 결과에 따라 사용자에 대한 새로운 정보를 찾아낼 수 있다. 본 논문에서는 사용자에 대한 새로운 정보를 획득하기 위한 방법으로 귀납적 추리 방법을 제안하고, 추리된 사용자의 정보를 이용하여 아이템의 순위를 결정한다. 제안된 방법에서는 귀납적 기계 학습 방법인 NMF를 이용하여 사용자를 학습시켜서 모든 사용자들을 그룹으로 군집시키고, 각 그룹으로부터 카이제곱을 이용하여 그룹의 특징을 추출한다. 다음으로, 귀납 추리 방법의 하나인 베이지언 확률모델을 이용하여 새로운 사용자가 입력한 평가값과 각 그룹의 특징을 기반으로 사용자를 적합한 그룹으로 분류한다. 마지막으로, 사용자가 결측한 아이템을 대상으로 로치오(Rocchio) 알고리즘을 적용하여 아이템의 순위를 결정한다.

#귀납 추리 #순위 결정 #카이제곱 #베이지언 확률 모델 #로치오 알고리즘 #협력적 여과 시스템 #inductive inference #ranking items #chi-square #bayesian probability model #Rocchio algorithm #collaborative filtering system

참고문헌 (26)

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1. [학술대회논문] - J. Pessiot / 2007 / Learning to rank for collaborative filtering / Proceedings of the 9th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2007)

2. [인터넷자원] - GROUPLENS RESEARCH PROJECT / / MovieLens collaborative filtering data set

3. [학술대회논문] - Breese, J. S / 1998 / Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering / Proceedings of the fourteenth Conference on Uncertainty I Artificial Intelligence

4. [학술지(정기간행물)] - N. N. Liu / 2008 / EigenRank: A Ranking- Oriented Approach to Collaborative Filtering / Proceedings of ACM Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR'08)

5. [학술대회논문] - Rohini U / 2007 / A Novel Approach for Re-Ranking of Search results using Collaborative Filtering / Proceedings of International Conference on Computing: Theory and Applications (ICCTA'07)

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