The research of new algorithm to improve prediction accuracy of recommender system in electronic commerce

Sun Ok Kim

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자료유형: 학술저널

저자정보: Sun Ok Kim

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제21권 제1호

발행연도: 2010.2

수록면: 185 - 194 (10page)

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In recommender systems which are used widely at e-commerce, collaborative fil-tering needs the information of user-ratings and neighbor user-ratings. These are an important value for recommendation in recommender systems. We investigate the in-formation of rating in NBCFA (neighbor Based Collaborative Filtering Algorithm), we suggest new algorithm that improve prediction accuracy of recommender system. After we analyze relations between two variable and Error Value (EV), we suggest new algo-rithm and apply it to fitted line. This fitted line uses Least Squares Method (LSM) in Exploratory Data Analysis (EDA). To compute the prediction value of new algorithm, the fitted line is applied to experimental data with fitted function. In order to confirm prediction accuracy of new algorithm, we applied new algorithm to increased sparsity data and total data. As a result of study, the prediction accuracy of recommender system in the new algorithm was more improved than current algorithm.

#EDA #NBCFA #Collaborative filtering #EV #LSM #recommender system

참고문헌 (12)

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1. [학술지(정기간행물)] - 김선옥 / 2008 / Improving the MAE by Removing Lower Rated Items in Recommender System / 한국데이터정보과학회지 19 (3) : 819 ~ 830

2. [학술대회논문] - Kim, S. O. / 2009 / Study of the mean and information of neighbors in NBCFA / Proceedings of the Spring Korea Society of IT Services : 345 ~ 348

3. [학술지(정기간행물)] - 김선옥 / 2007 / 추천시스템의 희소성이 예측 정확도에 미치는 영향에 관한 연구 / 인터넷정보학회논문지 8 (6) : 95 ~ 102

4. [학술지(정기간행물)] - 김선옥 / 2008 / 임계값에 따른 예측정확도 개선에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 10 (1) : 591 ~ 601

5. [학술지(정기간행물)] - Konstan, B. / 1997 / GroupLens : Applying collaborative filtering to usenet news / Communications of the ACM 40 : 77 ~ 87

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김선옥

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주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

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