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협업 추천은 전자상거래 기업들이 고객별로 개인화 된 상품추천을 하기 위하여 널리 활용하는 추천기법이다. 추천 행위는 고객들이 상품에 대해 가지고 있는 선호도를 분석하고 이를 프로필화 하는 것을 전제로 한다. 전통적인 명시적 평가법은 취급하는 상품이 매우 다양한 전자상거래 기업의 고객들에게 구매활동 외에 추가적 부담을 준다는 점에서 한계를 가진다. 따라서 고객의 개입 없이 간접적으로 선호도를 파악할 수 있는 묵시적 평가법이 보다 바람직하다고 볼 수 있는데, 여기에도 추정된 선호도의 지표화에 주로 사용하는 카디널 척도가 추정 오차를 증가 시킨다는 점에서 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제의 개선을 위해 웹 마이닝과 사전식 컨센서스 가법에 근간하여 서열 척도 기반의 고객 프로필을 생성, 활용하는 협업 추천 기법을 제안하고자 한다. 실제 온라인 쇼핑몰의 거래 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 입증 하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 문헌 연구
Ⅲ. 제안된 방법론
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (14)
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1. [학술지(정기간행물)] - F. Liu / 2010 / Use of social network information to enhance collaborative filtering performance / Expert Systems with Applications 37 : 4772 ~ 4778
2. [학술지(정기간행물)] - W. D. Cook / 2005 / Optimal allocation of proposals to reviewers to facilitate effective ranking / Management Science 51 (4) : 655 ~ 661
3. [학술대회논문] - C. Wang / 1997 / Towards a framework for security measurement / Proc. of National Information Systems Security Conference : 522 ~ 533
4. [학술지(정기간행물)] - S. K. Lee / 2009 / Collaborative filtering with ordinal scale-based implicit ratings for mobile music recommendations / Information Sciences 180 (11) : 2142 ~ 2155
9. [학술대회논문] - T. Kamishima / 2003 / Nantonac collaborative filtering: recommendation based on order response / Proc. of the Ninth International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining : 583 ~ 588
2. [학술지(정기간행물)] - W. D. Cook / 2005 / Optimal allocation of proposals to reviewers to facilitate effective ranking / Management Science 51 (4) : 655 ~ 661
3. [학술대회논문] - C. Wang / 1997 / Towards a framework for security measurement / Proc. of National Information Systems Security Conference : 522 ~ 533
4. [학술지(정기간행물)] - S. K. Lee / 2009 / Collaborative filtering with ordinal scale-based implicit ratings for mobile music recommendations / Information Sciences 180 (11) : 2142 ~ 2155
9. [학술대회논문] - T. Kamishima / 2003 / Nantonac collaborative filtering: recommendation based on order response / Proc. of the Ninth International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining : 583 ~ 588
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