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저자정보
Setha Thay (Inha University) Inay Ha (Inha University) Geun-Sik Jo (Inha University)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2012년 추계학술대회
발행연도
2012.12
수록면
101 - 105 (5page)

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Social network is a huge communication platform for providing people to connect with one another and to bring users together to share common interests, experiences, and their daily activities. Relationship of each user in social network known as social relationship has been used for modeling to help improving effectiveness of recommendation in existing collaborative filtering (CF) method. In this paper, we propose a model that integrates social relationship discovered from user’s behavior with traditional CF in order to increase performance and prediction accuracy of recommender system. We identify user’s relationship by using user’s behavior with their friends such as posts and comments in Facebook. The experimental results have shown that our proposed model improves the accuracy of prediction in terms of MAE and performance in terms of Precision and Recall compared with traditional CF.
#Recommender System #Social Relationship #Social Network #Collaborative Filtering #User's Behavior

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Collaborative Filtering Method based on User’s Behavior in Social Network
4. Experimental Evaluation and Results
5. Conclusion and Future Work
References

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