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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(B)
- 발행연도
- 2011.11
- 수록면
- 283 - 286 (4page)
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웹의 발전과 함께 다양하고 수많은 컨텐츠가 제공되면서 개인화된 추천시스템의 필요성이 지속적으로 증가하고 있다. 이에 반해 사용자의 평가는 전체 아이템의 수에 비해 매우 적은 상황이다. 이 문제는 추천시스템에서 대표적으로 언급되는 “희박성” 문제이다. 본 논문에서는 희박성 문제를 기존의 메모리 기반 방법론과 비교하여 모델 방법론 중의 하나인 SVD가 어떠한 성능향상을 가져올 수 있는지 알아보았다. 평가를 위해 주로 사용되는 RMSE가 아닌 Precision@N과 MAP를 활용하여 실제의 추천 시스템에서 어느 정도의 성능이 나올 수 있는지 측정하였으며, 이를 위해 MovieLens 데이터 셋을 사용하였다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 실험 방법을 통해 기존의 메모리 기반 방법론에 비해 모델 기반의 방법론이 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
목차
요약
1. 서론
2. 메모리 기반 추천 시스템
3. 모델 기반 추천 시스템
4. 실험
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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