지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
본 연구는 추천의 정확도 및 다양성을 향상시키기 위해, 가장 널리 사용되는 추천 알고리즘의 하나인 이웃 기반의 협업 필터링(Neighborhood-based Collaborative Filtering) 시스템의 개선방안 제시를 목적으로 한다. 이를 위해서 추천 시스템 사용자의 성향을 파악하고 이와 유사한 성향을 가진 이웃 사용자들 중에서 비교 가능한 선호도 정보가 많을수록 높은 가중치를 부여함으로써 최적의 이웃을 선택할 수 있도록 하였다. 영화 데이터를 이용하여 분석한 결과, 대부분의 경우 기존 시스템보다 더 정확하고 다양한 추천 결과를 얻을 수 있었다. 또한 사용자의 선호도를 여러 항목으로 평가할 경우, 사용자의 선호도 정보가 증가하여 추천 결과의 추가적인 향상을 가져왔다. 마지막으로, 추천의 정확도 및 다양성의 요소를 통합적으로 평가할 수 있는 방안을 제시하였다.
목차
1. Introduction and Motivation
2. Related Work
3. Finding k-Best Neighbors with More Rating Information
4. Using Multi-Criteria Ratings for Further Improvements
5. Empirical Results
6. Conclusions and Future Work
References
Abstract
저자소개
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
인터넷 주의효과 : 능동적 정보 검색이 투자 결정에 미치는 영향에 관한 연구
장영봉
,
권영옥
,
조우제
지능정보연구
2015
.09
비즈니스 인텔리전스 시스템의 활용 방안에 관한 연구 : 설명 기능을 중심으로
권영옥
지능정보연구
2014
.12
감성 증강을 위한 온톨로지 기반 사용자 맞춤형 향 추천 시스템
김재호
,
박상훈
,
한미나
외 3명
한국HCI학회 학술대회
2016
.01
시간 기반의 전역 선호도와 지역 선호도를 고려한 개인화된 TV 프로그램 추천
오성탁
,
이지형
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2015
.01
빅데이터 기반 추천시스템 구현을 위한 다중 프로파일 앙상블 기법
김민정
,
조윤호
지능정보연구
2015
.12
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-003-001379822