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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2011가을 학술발표논문집 제38권 제2호(C)
- 발행연도
- 2011.11
- 수록면
- 92 - 95 (4page)
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Collaborative Filtering은 가장 효과적이고 널리 쓰이는 추천 방법 중 하나이다. Collaborative Filtering에는 cold start, sparsity 등의 문제가 있으며, 최근의 연구 중 하나인 Semantic Collaborative Filtering은 아이템과 사용자를 concept들의 집합으로 표현하여 sparsity 문제를 해결하는 대표적인 연구이다. 하지만, 최근, 사용자의 취향이 시간의 흐름에 따라 변화함에 따라 예전의 Log들은 현재 추천 시점에서의 사용자 취향과는 차이가 나게 되는 Preference Drift라는 문제가 새로이 대두되게 되었고, 이는 추천 시스템의 정확도를 떨어뜨리는 원인 중 하나이다. 본 논문에서는 Semantic Collaborative Filtering을 시간의 흐름에 따른 사용자 취향의 변화를 고려할 수 있도록 확장하여 sparsity 문제와 시간의 흐름에 따른 사용자 취향 변화 문제를 동시에 해결하고자 한다.
목차
요약
1. 서론
2. Semantic Collaborative Filtering
3. 사용자의 취향 변화 적용
4. 실험
5. 결론
6. 참고문헌
7. Acknowledgement
참고문헌 (0)
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