A Study on the Relationship between Sparsity and Top-N Recommendation in the Recommender System

이희춘

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이희춘

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제11권 제5호

발행연도: 2009.1

수록면: 2,389 - 2,399 (11page)

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This study is to analyze the recommending accuracy of Top-N according to sparsity when recommending Top-N to customers in recommender system using collaborative filtering algorithm. I propose the data supplementation to decrease sparsity. Also, recommending accuracy in NBCF algorithm and CMA algorithm is compared. Through the results of this study, when recommending items to customers, making recommending item lists by data supplementation can improve the recommending accuracy.

#Recommender system #collaborative filtering #Top-N #sparsity.

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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 E

Breese, J. S / 1998 / Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering / In Proceedings of the Fourteenth Annual Conference on Uncertainty in Artificial Inte

Goldberg, D / 1992 / Using Collaborative Filtering to Weave an Information Tapestry / Communications of the ACM 35 : 61 ~ 70

Herlocker, J / 1999 / An Algorithmic Framework for Performing Collaborative Filtering / In Proceedings of the 22nd ACM SIGIR Conference on Information Retrieval : 230 ~ 237

Konstan, J / 1997 / GroupLens: Applying Collaborative Filtering to Usenet News / Communications of the ACM 40 : 77 ~ 87

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