메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제16권 제6호
발행연도
2014.1
수록면
3,013 - 3,022 (10page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구는 전자상거래에서 상품에 대한 고객의 선호도를 예측하여 잠재적 구매 상품을 고객에게 제시할 수 있는 협력적 필터링 추천시스템의 성능을 향상시키기 위한 연구이다. 협력적 필터링 추천시스템의 성능 향상은 예측정확도와 예측순위일치 정확도로 평가할 수 있다. 그러나 예측정확도가 높은 결과가 고객에게 추천할 상품의 순위일치 정확도를 보장하지는 않는다. 따라서 본 연구에서는 예측정확도와 순위일치 정확도의 상반된 결과를 연구문제로 설정하여 이를 보완하기 위한 방법으로 기존에 예측정확도를 향상시키기 위해 공통 평가수를 반영한 유의성 가중치의 결과를 분석하여 기존의 유의성 가중치에 의한 결과가 순위일치 향상에서 선형적 관계가 형성되지 않음을 반영하여 순위일치 정확도를 향상시킬 수 있는 새로운 유의성 가중치를 제안하였다. 제안된 유의성 가중치를 MovieLens 100k와 1million 자료를 이용하여 분석한 결과 기존에 제시된 유의성 가중치의 순위일치 정확도보다 향상된 순위일치 정확도를 얻을 수 있었다.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (14)

참고문헌 신청

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0