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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.11
- 수록면
- 185 - 195 (11page)
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Online content service providers are using recommendation systems as part of their efforts to increase sales. The recommendation system identifies and recommends the customer "s preferred content, and it helps the customer to increase the satisfaction and the loyalty of the service by using the content suitable for the user" s taste without searching the content.
In this study, we propose an algorithm for selecting recommendation contents for individual customers by using the Movie Lens data. The algorithms used in the existing recommendation systems have the disadvantage that they can not utilize contents that do not exist in the data since the important words are selected from the given data and the contents are selected based thereon. On the other hand, the Latent Dirichlet Allocation algorithm is that can utilize potential keywords that are not in the data.
In this study, we propose an algorithm for selecting recommendation contents for individual customers by using the Movie Lens data. The algorithms used in the existing recommendation systems have the disadvantage that they can not utilize contents that do not exist in the data since the important words are selected from the given data and the contents are selected based thereon. On the other hand, the Latent Dirichlet Allocation algorithm is that can utilize potential keywords that are not in the data.
목차
Abstract
I. 서론
II. 이론적 배경
III. 연구의 설계 및 측정방법
IV. 실증 분석
V. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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