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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 ICEIC : International Conference on Electronics, Informations and Communications ICEIC : 2008
- 발행연도
- 2008.6
- 수록면
- 790 - 795 (6page)
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This paper describes the implementation of a user preference-based fashion recommendation system using collaborative filtering with support vector regression. In this system, user preference is calculated through two stages ? collection and estimation. In the collection stage, data on users’ search and purchase history are collected and calculated. In the estimation stage, target users’ preference for specific fashion item is estimated using the preference of a user group whose profile information is similar to that of the target users and recommendation information is provided. In particular, preference was estimated using techniques such as Mean Value, Singular Value Decomposition (SVD) and Support Vector Regression (SVR). According to the results of experiment, SVR showed the highest performance, and thus it was applied to the present system.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. System Architecture
4. Computing User Preferences
5. Personalized Fashion Mall Prototype
6. Experiment and Results
7. Conclusions and Future Research
References
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