메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Frédéric Guillou (INHA University) Geun-Sik Jo (INHA University)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2012년 추계학술대회
발행연도
2012.12
수록면
112 - 117 (6page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Collaborative filtering (CF) is one of the most widespread methods for recommendation approach. It has been used efficiently to help users to find items that they should appreciate, by identifying users that can be characterized as “similar”, using a similarity measure based on items rating data. However, traditional CF approaches have shown limitation occasioned by problems such as sparsity and cold start. This situation can cause a user to stop using a system due to lack of accuracy in produced recommendations. This paper suggests another source of information, item taxonomies, which have become extremely common among recommender systems for products classification in diverse domains. We combine such knowledge with an inference process on the taxonomy hierarchy to propose a new similarity measure, which focuses on improving recommendations under cold-start conditions. Experiments made on the MovieLens dataset indicate that our method improves results when applied to cold start situations.
#Cold start problem #Collaborative filtering #Similarity measure #Recommender systems #Taxonomy

목차

Abstract
Introduction
Literature review
Proposed approach
Experiments
Conclusion
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

협력필터링과 사회연결망을 이용한 신규고객 추천방법에 대한 연구
신창훈 ,  이지원 ,  양한나 외 1명 지능정보연구 2012 .12
사용자 선호도를 이용한 UCC 협업 추천 시스템
진병윤 ,  강영창 ,  김선형 한국정보기술학회논문지 2012 .05
개인화된 추천 시스템을 위한 평가 방안 및 SVD를 통한 개인화된 추천의 성능 향상
이현종 ,  정호경 ,  김광섭 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2011 .11
커널 함수를 도입한 새로운 추천 시스템
이제헌 ,  황재필 ,  김은태 한국지능시스템학회 논문지 2011 .10
New Collaborative Filtering Based on Similarity Integration and Temporal Information
Keunho Choi ,  Gunwoo Kim ,  Donghee Yoo 외 1명 지능정보연구 2011 .09

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-003-000361562