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소셜네트워크 분석 기법을 활용한 협업필터링의 Grey Sheep 문제 해결
Resolving the 'Gray sheep' Problem Using Social Network Analysis (SNA) in Collaborative Filtering (CF) Recommender Systems
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.5
- 수록면
- 313 - 323 (11page)
이용수
소셜네트워크 분석 기법을 활용한 협업필터링의 Grey Sheep 문제 해결
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협업필터링(collaborative filtering: CF)은 추천시스템 알고리즘 중 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 과거의 구매기록을 바탕으로 추천을 하기 때문에 다양한 단점들이 존재하며, 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 `Grey Sheep`도 그 중 하나이다. 본 연구에서는 소셜네트워크 분석기법(Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 Gray Sheep 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 이 방법을 사용한 추천성능 향상을 검증하기 위하여 무비렌즈 데이터를 사용하여 일반적인 협업필터링 추천시스템과 추천성능을 비교하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.
목차
초록
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구방법
4. 실험결과
5. 결론
References
참고문헌 (0)
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