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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제21권 제4호
발행연도
2010.8
수록면
803 - 811 (9page)

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This study analyzes the characteristics of preference ratings by dividing estimated values into four groups according to rank correlation coeffocient after obtaining pref-erence estimated value to user`s ratings by using collaborative filtering algorithm. It is known that the value of standard error of skewness and standard error of kurtosis lower in the group of higher rank correlation coefficient. This explains that the prefer-ence of higher rank correlation coefficient has lower extreme values and the differences of preference rating values. In addition, top n recommendation lists are made after obtaining rank fitting by using the result ranks of prediction value and the ranks of real rated values, and this top n is applied to the four groups. The value of top n recommendation is calculated higher in the group of higher rank correlation coefficient, and the recommendation accuracy in the group of higher rank correlation coefficient is higher than that in the group of lower rank correlation coefficient. Thus, when using standard error of skewness and standard error of kurtosis in recommender system, rank correlation coefficient can be higher, and so the accuracy of recommendation prediction can be increased.

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