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Thanks to the development of social media, general users become information and knowledge providers. But customers also feel difficulty to decide their purchases due to numerous information. Although recommender systems are trying to solve these information/knowledge overload problem, it may be asked whether they can honestly reflect customers’ preferences. Especially, customers in book market consider contents of a book, recency, and price when they make a purchase. Therefore, in this study, we propose a methodology which can reflect these characteristics based on topic modeling and provide proper recommendations to customers in book market. Through experiments, our methodology shows higher performance than traditional collaborative filtering systems. Therefore, we expect that our book recommender system contributes the development of recommender systems studies and positively affect the customer satisfaction and management.
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현윤진 / 2013 / 텍스트 분석을 활용한 국가 현안 대응 R&D 정보 패키징 방법론 / Journal of Information Technology Applications & Management 20(3):231~257
Li, L. / 2014 / Modeling and Broadening Temporal User Interestin Personalized News Recommendation / Expert Systems with Applications 14(7):3168~3177
López, V. / 2015 / Cost-sensitive linguistic fuzzy rule based classification systems under the MapReduce framework for imbalanced big data / Fuzzy Sets and Systems (258):5~38
Merve, A. / 2009 / A collaborative filtering method based on artificial immune network / Expert Systems with Applications 36(4):8324~8332
Mimno, D. / 2008 / Gibbs sampling for logistic normal topic models with graph-based priors / NIPS Workshop on Analyzing Graphs :1~8
Li, L. / 2014 / Modeling and Broadening Temporal User Interestin Personalized News Recommendation / Expert Systems with Applications 14(7):3168~3177
López, V. / 2015 / Cost-sensitive linguistic fuzzy rule based classification systems under the MapReduce framework for imbalanced big data / Fuzzy Sets and Systems (258):5~38
Merve, A. / 2009 / A collaborative filtering method based on artificial immune network / Expert Systems with Applications 36(4):8324~8332
Mimno, D. / 2008 / Gibbs sampling for logistic normal topic models with graph-based priors / NIPS Workshop on Analyzing Graphs :1~8
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