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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
YoungOk Kwon (Sookmyung Women"s University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제11권 제4호(JKIIT, Vol.11, No.4)
발행연도
2013.4
수록면
195 - 202 (8page)
DOI
10.14801/kiitr.2013.11.4.195

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데이터의 폭발적인 증가와 더불어 개인화 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 다양한 추천 알고리즘이 개발되고 있다. 하지만, 대부분의 알고리즘은 추천의 정확도를 향상시키기 위해 개발되었으며 다양성은 고려되지 않고 있다. 많은 사용자들이 좋아할 만한 인기 제품을 추천하면 어느 정도 높은 정확도를 얻을 수 있지만, 이는 추천 시스템의 사용 이유인 다양하고 개인화된 추천 서비스를 제공하지 못하게 된다. 반대로 개인마다 차별화된 비인기 제품을 추천하면 다양한 제품을 추천할 수 있으나 추천의 정확도는 낮아지게 된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해서 기존 연구 결과를 통합하여 -여러 항목별 점수(multi-criteria rating)를 이용한 추천방안과 다양한 순위 결정 방법(ranking-based techniques)을 이용- 추천의 정확도와 다양성을 동시에 증가시키고자 하였다. 본 연구에서 제시한 통합적인 방법을 영화 데이터를 이용하여 분석한 결과, 정확도와 다양성 측면에서 모두 성능이 향상됨을 확인하였다.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Combined Approaches For Accuracy and Diversity
Ⅳ. Empirical Results
Ⅴ. Conclusions and Future Work
References

참고문헌 (13)

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