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학술저널
저자정보
노기섭 (공군사관학교) 오하영 (아주대학교) 이재훈 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.2
발행연도
2018.2
수록면
126 - 133 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.2.126

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추천 시스템은 과도한 정보제공으로 인한 정보 수용자의 결정 제약을 극복하고, 정보 제공자에게는 이윤과 평판을 최대화 시킬 수 있는 해결책으로 등장하였다. 추천 시스템은 다양한 접근법으로 구현이 가능하지만, 추천 대상 객체의 리뷰에서 생성되는 다양한 소셜 정보를 적절히 활용하는 방안은 연구되지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 접근법과는 다르게 온라인 리뷰에서 생성되는 클러스터 정보를 이용하여 추천 시스템의 성능을 향상시키는 방식을 제안하였다. 제안하는 방식을 구현하고 실제 데이터를 활용하여 실험한 결과 기존의 방식들보다 성능이 월등히 향상됨을 확인하였다.
#추천 시스템 #온라인 리뷰 #리뷰 클러스터 #온라인 사회관계망 #Recommender System #Online Review #Review Cluster #Online Social Relation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 모델링과 시스템 디자인
4. 실험 및 성능 측정
5. 결론
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
B. Xiao and I. Benbasat, E-commerce product recommendation agents: use, characteristics, and impact, MIS quarterly, Vol. 31, pp. 137-209, 2007. P. Melville, R. J. Mooney, and R. Nagarajan, Content-boosted collaborative filtering for improved recommendations, Aaai/iaai, 2002, pp. 187-192. R. J. Mooney and L. Roy, Content-based book recommending using learning for text categorization, Proc. of the fifth ACM conference on Digital libraries, pp. 195-204, 2000. R. Pan, Y. Zhou, B. Cao, N. N. Liu, R. Lukose, M. Scholz, et al., One-class collaborative filtering, Data Mining, 2008. ICDM'08. Eighth IEEE International Conference on, pp. 502-511, 2008. X. Su and T. M. Khoshgoftaar, A survey of collaborative filtering techniques, Advances in artificial intelligence, Vol. 2009, p. 4, 2009.

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