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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정석봉 (Kyungil University)
저널정보
한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management Journal of Information Technology Applications & Management Vol.24 No.4
발행연도
2017.12
수록면
1 - 12 (12page)

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Item-based collaborative filtering (IBCF) is an important technology that is widely used in recommender system of online shopping malls. It uses historical information to compute item-item similarity and make predictions. However, in offline shopping each customer’s purchasing pattern can be occurred continuously and repeatedly due to time and space constraints contrast to online shopping. Those facts can make IBCF to have limitations from being applied to offline shopping malls directly. In order to improve the quality of recommendations made by IBCF in offline shopping mall, we propose an ensemble approach that considers both item-item similarity of IBCF and each customer’s purchasing patterns which are modeled by item networks. Our experimental results show that this approach produces recommendation results superior to those of existing works such as pure IBCF or bestseller approaches.
#Recommender System #Collaborative Filtering #Offline Shopping #Item Based Collaborative Filtering

목차

Abstract
1. 서론
2. 제안 추천 방법론
3. 실험
4. 결론
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
[단행본] - Bar, A. / 2013 / Multiple Classifier Systems : 1 ~ 12 google schola [학술지(정기간행물)] - Choi, J. S. / 2011 / A Study on Data Analysis in on/off-line shopping mall / Electronic Commerce Research Association 12 (2) : 71 ~ 88 google schola [기타자료] - Choi, S. J. / 2016 / Have you arrived at Gang-nam Station? On flash sale, 80m in front of you / Maeil Business Newspaper google schola [단행본] - Im, I. / 2016 / Recommendation system using R / Chaosbook google schola [학술지(정기간행물)] - Kim, H. K. / 2012 / A Product Network Analysis for Extending the Market Basket Analysis / Expert Systems with Applications 39 : 7403 ~ 7410 google schola

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