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저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제15권 제11호
발행연도
2017.1
수록면
425 - 432 (8page)

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현재 추천 시스템은 실제 사용자가 선호하는 항목을 추천하는지, 아니면 단순히 관심 정도의 항목을 추천하는지 알 수 없다는 문제와 사용자들이 매우 적어 적합한 항목을 추천할 수 없는 데이터 희소성 문제, 새로운 사용자들이 유입됨에 따라 사용자들이 만족하는 항목을 추천하기 위해 시스템의 성능이 저하되는 Cold-Start 문제 등이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 불확실한 상황이나 문제들을 반영할 수 있는 퍼지-계층적 분석(Fuzzy-Analytic Hierarchy Process)과 주어진 항목들을 비슷한 항목들끼리 모으는 데이터 군집화 알고리즘을 활용하여 사용자들에게 만족할 수 있는 영화를 추천하기 위한 시스템을 구현하였다. 61명을 대상으로 영화 선호도에 대한 설문 조사를 실시한 데이터를 본 시스템에 적용한 결과 Fuzzy-AHP 기법을 통해서 데이터 희소성 문제를 해소할 수 있었으며, 또한 데이터 군집화 알고리즘을 통해 새로운 사용자들이 유입되어도 사용자에게 적합한 항목이 추천되었음을 확인할 수 있었다. 향후 노이즈 데이터나 아웃라이어(Outlier) 데이터를 걸러낼 수 있는 밀도 기반 클러스터링에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.
#데이터 희소성 #콜드-스타트 #퍼지-계층적 분석 기법 #데이터 군집화 알고리즘 #추천 시스템 #Data Sparsity #Cold-Start #Fuzzy-Analytic Hierarchy Process #Data Partition Algorithm #Recommendation System

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/ / http://movie.naver.com/movie/sdb/rank/rmovie.nhn / / http://www.kobis.or.kr/kobis/business/main/main.do A. Vattani / 2009 / K-means Requires Exponentially Many Iterations Even in the Plane / Proceedings of the Twenty-Fifth Symposium on Computational Geometry 2009 : 324 ~ 332 google schola Da-Yong Chang / 1996 / Applications of the Extent Analysis Method on Fuzzy AHP / European Journal of Operational Research 95 (3) : 649 ~ 655 google schola Dong-Hyun Kim / 2016 / Research on Cold-Start Recommendation / Communications of KIISE 34 (6) : 16 ~ 21 google schola

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