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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 제6호
발행연도
2007.1
수록면
3,123 - 3,138 (16page)

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메모리 기반의 협력적 필터링 기법을 이용하는 추천시스템은 상품에 대한 고객의 명시적 선호도 평가치를 이용하여 추천 대상 상품에 대한 선호도를 예측한다. 일반적으로 상품에 대한 고객의 선호정도를 나타내기 위한 선호도 평가치는 절대적 기준의 척도가 제공되며 고객들은 자신의 선호도를 제공된 기준에 따라 평가하게 된다. 그러나 개인에 따라서는 제공된 척도가 다르게 해석되어 서로 다른 선호도를 나타낼 가능성이 있으며 이로 인하여 선호도 예측의 오차가 커질 가능성이 있다. 본 연구에서는 개별 고객이 평가한 선호도 평가치를 표준화시켜 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 결과의 성과를 분석하였다. 분석결과 선호도 평가치의 표준화에 따른 선호도 예측 결과가 표준화시키지 않은 선호도 평가치를 이용한 예측 결과보다 우수함을 알 수 있었으며 표준화에 의한 예측 성능 향상정도를 분석하기 위하여 고객들을 4집단으로 구분하여 집단 간의 성과를 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 표준화 평가치와 표준화 이전의 평가치를 이용한 선호도 예측을 통합하여 고객의 선호도 예측을 할 경우 표준화시킨 선호도 평가치를 이용하였을 경우보다 예측 성능이 우수함을 실험을 통하여 분석하였다.
#추천시스템 #협력적 필터링 #평가치의 표준화. #Collaborative Filtering #Recommender System #Standardization of Ratings.

목차

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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 Balabanovic, M. / 1997 / Fab: content-based, collaborative recommendation / Communications of the ACM 40 (3) : 66 ~ 72 google schola Breese, J. S. / 1998 / Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering / Proceedings of the Fourteenth Annual Conference on Uncertainty in Artificial Intell 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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