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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제8권 제5호
발행연도
2006.1
수록면
1,893 - 1,904 (12page)

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본 논문에서는 기존의 사용자 기반(user-baed) 근접 이웃 알고리즘(nearest neighbor algorithm)과 수정 알고리즘의 예측 정확도에 대하여 연구하였다. 2가지의 수정 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 예측력이 더 우수함을 알 수 있으며 예측 알고리즘에 사용되는 유사도 가중치인 피어슨 상관계수와 벡터 유사도는 응답 쌍을 고려한 유의성 가중치에 영향을 받음을 알 수 있다. 특히 피어슨 상관계수를 유사도 가중치로 사용한 예측의 결과가 벡터 유사도를 유사도 가중치로 사용한 결과보다 예측력이 우수함을 알 수 있었다. 예측의 정확도를 높이기 위하여 대응 평균 알고리즘과 더불어 응답 쌍을 고려하는 것이 MAE를 줄 일 수 있다.
#협력적 추천시스템 #근접 이웃 알고리즘 #대응 평균 알고리즘 #유사도 가중치 #유의성 가중치. #Collaborative Recommender System #Nearest Neighbor Algorithm #Correspondence Mean Algorithm #Similarity Weight #Significance Weight.

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/ / Filtering: Algorithms for Automating "Word of Mouth" 1 : 210 ~ 217 google schola / 1994 / An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews In Proceedings of ACM 1994 Conference on Computer Supported Cooperative Work : 175 ~ 186 google schola / 1995 / Recommending and Evaluating Choices in A Virtual Community of use google schola / 1997 / Recommender systems 40 (3) : 56 ~ 58 google schola / 1998 / Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering : 43 ~ 52 google schola

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