사용자 기반의 협력필터링 시스템을 위한 유사도 측정의 최적화

이수정

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이수정

저널정보: 한국컴퓨터교육학회 컴퓨터교육학회 논문지 컴퓨터교육학회논문지 제19권 제1호

발행연도: 2016.1

수록면: 111 - 118 (8page)

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협력 필터링 기반의 추천시스템에서 유사도 측정은 시스템의 성능에 큰 영향을 미치는데, 이는 유사한 다른 사용자들로부터 항목을 추천받기 때문이다. 본 연구에서는 전통적인 유사도 측정 방법의 가장 큰 문제인 데이터 희소성을 극복하기 위해, 기존의 유사도 측정값과 공통평가항목수의 반영값을 최적으로 결합하는 새로운 유사도 측정방식을 제안한다. 제안 방식의 성능 평가를 위해 다양한 조건으로 실험한 결과 기존 방식들보다 우수한 예측 정확도를 나타냈으며, 구체적으로 전통적인 피어슨 상관보다 최대 약 7%, 코사인 유사도보다는 최대 약 4% 향상된 결과를 보였다.

#사용자 기반 협력필터링 #Similarity Measure #User-based Collaborative Filtering #유사도 척도 #추천 시스템 #협력 필터링 #Collaborative Filtering #Recommender System

참고문헌 (16)

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[학술지(정기간행물)] - Adomavicius, G. / 2005 / Toward the next generation of recommender systems: a survey of the state-of-the-art and possible extensions / IEEE Transactions on Knowledge & Data Engineering 17 (6) : 734 ~ 749

[학술지(정기간행물)] - Su, X. / 2009 / A survey of collaborative filtering techniques / Advances in Artificial Intelligence

[학술지(정기간행물)] - 김지혜 / 2006 / 연관규칙과 협업적 필터링을 이용한 상품 추천 시스템 개발 / 컴퓨터교육학회 논문지 9 (1) : 71 ~ 80

[학술지(정기간행물)] - Bobadilla, J. / 2011 / A collaborative filtering approach to mitigate the new user cold start problem / Knowledge-Based Systems 26 : 225 ~ 238

[학술대회논문] - Jamali, M. / 2009 / TrustWalker: a random walk model for combining trust-based and item-based recommendation / Prococeedings of the 15th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining : 397 ~ 406

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