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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김형진 (고려대학교) 서영덕 (고려대학교) 백두권 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.10
발행연도
2016.10
수록면
1,144 - 1,153 (10page)

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그룹 추천은 개인이 아닌 그룹의 특성 및 성향을 분석하여 구성원들에게 적합한 정보를 제공하는 추천 방식이다. 기존의 그룹 추천 방식은 평균 선호도나 선호 횟수에 기반한 그룹 모델링 전략을 사용한다. 하지만 평균이 높고 선호 횟수가 많은 관심사더라도 선호도의 편차가 크다면, 그룹 내 구성원 모두를 만족시키는 추천 결과를 제공하기가 어렵다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 관심사에 대한 평균 선호도에 선호도 편차를 가중치로 하는 그룹 모델링 전략을 제안한다. 제안하는 방법은 평균 선호도가 높으면서 선호도 편차가 작은 관심사들을 추천 결과로 제공해줌으로써 기존의 그룹 모델링 전략보다 더 많은 그룹 내 구성원들을 만족시키는 정보를 제공하는 것이 가능하다. 실험을 통해 제안하는 그룹 모델링 전략이 기존의 방식에 비해 높은 성능을 보였고, 소규모의 사용자뿐만 아니라 많은 수의 사용자가 형성하는 그룹에서도 높은 성능을 가짐을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 그룹 추천에서 선호도 편차의 중요성
4. 그룹 추천에서 선호도 편차의 중요성
5. 실험 및 평가
6. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (17)

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