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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
노기섭 (청주대학교) 오하영 (아주대학교) 이재훈 (서울대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제28권 제1호
발행연도
2018.2
수록면
241 - 248 (8page)

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추천시스템(Recommender System, RS)는 정보 과잉 공급 상태에서 사용자들에게 최적화된 정보를 제공하는 시스템이다. RS의 핵심은 사용자의 행동 결과를 정확하게 예측하는 것이다. 이러한 예측을 위해 Matrix Factorization (MF) 방식이 초기에 사용되었으며, 최근 SNS의 발달에 따라 Social Information을 추가적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 있다. 본 논문에서는 기존 연구에서 간과 되었던 RS 내부 trust cluster를 이용하여 추가적으로 성능을 향상시키고, trust cluster의 특성에 대하여 분석한다. 기존 방법론 3가지와 비교한 결과 본 논문에서 제안하는 방식이 가장 높은 정확도를 보임을 확인하였다.
#Trust Cluster #Social Relation #Robust Recommender System #Prediction Accuracy

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 시스템 설계
III. 실험 및 결과분석
IV. 결론
References

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
B. Xiao and I. Benbasat, E-commerce product recommendation agents: use, characteristics, and impact, MIS quarterly, vol. 31, no. 1., pp. 137-209, Mar. 2007 D. Easley and J. Kleinberg, “Networks, crowds, and markets: Reasoning about a highly connected world:“ Cambridge University Press, pp. 1-744, Sep. 2010 A. Anderson, D. Huttenlocher, J. Kleinberg, and J. Leskovec, Effects of user similarity in social media, in Proceedings of the fifth ACM international conference on Web search and data mining, pp. 703-712, Feb. 2012 J. D. Rennie and N. Srebro, Fast maximum margin matrix factorization for collaborative prediction, in Proceedings of the 22nd international conference on Machine learning, pp. 713-719, Aug. 2005 H. Ma, H. Yang, M. R. Lyu, and I. King, Sorec: social recommendation using probabilistic matrix factorization, in Proceedings of the 17th ACM., pp. 931-940, Oct. 2008

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