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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 제14권 제6호
발행연도
2012.1
수록면
3,003 - 3,010 (8page)

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전자상거래에서는 거래되는 상품에 대한 정보를 사용자들에게 다양한 방법으로 마케팅하기 위한 방법들이 고안되어 왔으며 특히 사용자들이 접하지 않은 상품에 대한 예측된 선호도를 제공하여 사용자들의 구매 욕구를 증진시키는 추천시스템이 보편적으로 이용되고 있다. 이러한 추천시스템은 다양한 차원에서 사용자들이 관심을 가질 가능성이 높은 상품을 선정하여 정보를 제공한다. 또한 사용자들의 정보검색 시간을 줄이는데 중요한 도구로 활용중이다. 추천시스템은 사용자기반의 추천시스템과 아이템기반의 추천시스템으로 구분을 할 수 있다. 사용자 기반 추천시스템은 사용자의 성향을 분석해서 구매자에게 상품을 추천해주는 시스템이며 아이템기반 추천시스템은 아이템의 구매 패턴을 분석하여 구매자에게 상품을 추천하는 시스템이다. 이 논문에서는 사용자 기반 추천시스템에서 예측치를 추정하기 이전에 사용자들의 MAE를 사전에 판정할 수 있는 방법에 대해 연구한 논문이다. 이 방법은 추정치의 오차를 미리 예측할 수 있어서 조건에 따른 알고리즘을 개발하기 위한 기초연구이다. 이 방법은 사용자들이 이미 평가한 선호도 평가치에 대해 응답 자료의 기초 통계량을 이용한다. 예측치에 대한 오차의 사전예측을 할 수 있어서 새로운 알고리즘 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
#추천시스템 #협력적 필터링 #전자상거래 #클러스터. #MAE #Recommender System #Collaborative Filtering #MAE #E-Commerce #Cluster Analysis.

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참고문헌 (15)

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Linden, G. / 2003 / Amazon. com Recommendations : Item-to-item Collaborative Filtering / IEEE Internet Computing 7 : 76 ~ 80 google schola 김선옥 / 2008 / 임계값에 따른 예측정확도 개선에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 10 (1) : 591 ~ 601 google schola 김선옥 / 2010 / The research of new algorithm to improve prediction accuracy of recommender system in electronic commerce / 한국데이터정보과학회지 21 (1) : 185 ~ 194 google schola 김선옥 / 2010 / 협력적 필터링에서 응답분포와 추천순위에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 12 (4) : 2071 ~ 2080 google schola 양길모 / 2008 / 메모리 기반 협력적 필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 10 (4) : 2307 ~ 2315 google schola

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