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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유영석 김지연 (대진대학교) 손방용 (대진대학교) 정종진 (대진대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제66권 제7호
발행연도
2017.7
수록면
1,083 - 1,091 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

온라인 음악 콘텐츠 추천 시스템 구현을 위한 협업 필터링 기법들의 비교 평가
유영석 ,  김지연 ,  손방용 외 1명 전기학회논문지 2017.07 학술저널
온라인 쇼핑 환경에서 아이템 간 협업 필터링을 이용한 콘텐츠 추천 시스템의 구현
유영석 컴퓨터공학과 2017.01 학위논문

초록· 키워드

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As big data technologies have been developed and massive data have exploded from users through various channels, CEO of global IT enterprise mentioned core importance of data in next generation business. Therefore various machine learning technologies have been necessary to apply data driven services but especially recommendation has been core technique in viewpoint of directly providing summarized information or exact choice of items to users in information flooding environment. Recently evolved recommendation techniques have been proposed by many researchers and most of service companies with big data tried to apply refined recommendation method on their online business. For example, Amazon used item to item collaborative filtering method on its sales distribution platform. In this paper, we develop a commercial web service for suggesting music contents and implement three representative collaborative filtering methods on the service. We also produce recommendation lists with three methods based on real world sample data and evaluate the usefulness of them by comparison among the produced result. This study is meaningful in terms of suggesting the right direction and practicality when companies and developers want to develop web services by applying big data based recommendation techniques in practical environment.
#Data mining #Collaborative filtering #Clustering #Recommendation #Content

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 음악 콘텐츠 추천을 위한 협업 필터링 기법의 구현
4. 실험 및 평가
5. 결론
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
M. Kim, J. H. Jeon, K. G. Woo and M. H. Kim, “A New Similarity Measure for Categorical Attribute-Based Clustering”, Journal of KISS : Databases, vol. 37 no. 2, pp. 71-81, 2010. M. Kim and Y. Cho, “A Multimodal Profile Ensemble Approach to Development of Recommender Systems Using Big Data”, Journal of Intelligent Information System, vol. 21, no. 4, pp. 93-110, 2015. J. Byun and D. K. Kim, “Design and Implementation of Location Recommending Services using Personal Emotional Information based on Collaborative Filtering”, Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering vol. 20, no. 8, pp. 1407- 1414, 2016. B. M. Kim and Q. Li, “A Hybrid Recommendation Method based on Attributes of Items and Ratings”, Journal of KISS : Software and Applications, vol. 31, no. 12, pp. 1672-1683, 2004. S. Ahn, I. H. Kim, B. Choi, Y. Cho, E. Kim and M. Kim, “Understanding the Performance of Collaborative Filtering Recommendation through Social Network Analysis”, The Jounal of Society for e-Business Studies, vol. 17, no. 2, pp. 129-147, 2012.

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