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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제24권 제4호
발행연도
2013.8
수록면
803 - 813 (11page)

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전자상거래에서 상품의 구입은 오프라인에서 구매하는 방식과는 차이가 있다. 오프라인에서 상품추천은 판매원의 추천에 의해 이루어지지만 온라인에서 상품 추천은 판매원이 상품 추천을 할 수가 없기 때문에 오프라인과는 다른 형태의 상품을 추천하게 된다. 추천시스템은 온라인 상거래에서 상품을 추천하는 방법으로 기존 상품을 구입한 고객의 선호도를 기반으로 상품을 구입하려는 고객의 선호도를 예측하여 추정된 선호도가 높은 상품을 고객에게 추천하는 방법이다. 협력적 필터링 알고리즘은 전자상거래의 상품추천 추천시스템에 사용되며 추정된 값들로 추천 상품 목록을 만들고 그 목록을 고객에게 추천을 하는 것이다. 이 논문에서 사용된 데이터집합은 Movielens 데이터집합인 100k 데이터집합과 1 million 데이터집합이며 일반화를 위해 2개의 데이터집합에서 유사한 결과를 도출하여 일반화시키고자 한다. 영화 추천시스템의 새로운 알고리즘을 제안하기 위해 기존의 알고리즘과 변형된 알고리즘에 의해 추정된 추정값들의 분포 특징을 분석과 응답자별로 분류해서 응답자별 분포의 특징을 분석하였다. 이 논문에서는 이웃기반 추천시스템 협력적 필터링 알고리즘을 개선하기 위해 기존의 알고리즘과 변형된 알고리즘을 바탕으로 새로운 알고리즘을 제안하였다.
#전자상거래 #협력적 필터링 #Collaborative filtering #e-commerce #상품추천 #recommender system #items recommendation #추천시스템

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1. [학술지(정기간행물)] - 김진화 / 2011 / 인접성 데이터를 이용한 추천시스템 / 한국데이터정보과학회지 22 (1) : 19 ~ 27 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - 김상화 / 2012 / 협력적 필터링과 콘텐츠 정보를 결합한 영화 추천 알고리즘 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 39 (4) : 261 ~ 268 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - 김선옥 / 2010 / The research of new algorithm to improve prediction accuracy of recommender system in electronic commerce / 한국데이터정보과학회지 21 (1) : 185 ~ 194 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 김선옥 / 2010 / 협력적 필터링에서 응답분포와 추천순위에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 12 (4) : 2071 ~ 2080 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - 이희춘 / 2006 / 사용자 기반 추천시스템에서 근접 이웃 알고리즘과 수정 알고리즘의 예측 정확도에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 8 (5) : 1893 ~ 1904 dbpia

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