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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제9권 제4호
발행연도
2007.1
수록면
2,043 - 2,054 (12page)

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협력적 필터링 추천시스템은 전자상거래에서 상품에 대한 정보과잉의 문제를 해결하고 고객 개인의 선호 경향과 유사한 성향과 다른 사람들의 선호 경향을 고려하여 자동적으로 상품에 대한 정보 제공 및 추천목록을 제공할 수 있는 시스템이다. 선호도 예측의 정확도가 높은 추천시스템은 고객으로부터 시스템에 대한 신뢰도를 높여 시스템에 대한 고객의 충성도를 높이며 이는 곧 고객의 구매의욕 증진과 매출 확대의 기회를 제공할 수 있음을 의미한다. 그러나 협력적 추천시스템은 시스템 내의 여러 고객들의 선호 정보를 이용하기 때문에 전반적으로 시스템 내부의 고객 정보와 다르거나 혹은 고의적인 선호도 조작에 따라 추천 정확도에 영향을 받을 수 있다는 단점을 가지고 있다. 본 연구는 시스템 내의 특이 선호도를 가진 고객이 시스템 정확도에 영향을 미칠 수 있음을 Run의 개념을 도입하여 통계적으로 분석하였으며 이러한 특이 성향 혹은 시스템에 대한 노이즈를 제거할 수 있는 기준의 설정 가능성에 대하여 분석하였다.
#추천시스템 #협력적 필터링 #예측 노이즈 #평가 패턴. #Collaborative Filtering #Prediction Noise #Rating Pattern #Recommender System.

목차

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참고문헌 (12)

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Adomavicius, G. / 2005 / Toward the Next Generation of Recommender System: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions / IEEE Transactions on Knowledge and Data google schola Lam, S. K. / 2004 / Shilling recommender systems for fun and profit / Proceedings of the 13th international conference on World Wide Web : 393 ~ 402 google schola O'Mahony, M. P. / 2006 / Detecting noise in recommender system databases / Proceedings of the 11th international conference on Intelligent user interfaces : 109 ~ 115 google schola Resnick, P. / 1994 / Grouplens: An open architecture for collaborative filtering of netnews / Proceedings of the ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work (CSCW’94) : google schola Resnick, P. / 1997 / Recommender systems, introduction to the special section / Communications of the ACM 40 (3) : 56 ~ 58 google schola

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