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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 제6권 제4호
발행연도
2004.1
수록면
1,043 - 1,049 (7page)

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개인화된 추천시스템(recommendation system)은 자동화된 정보 필터링 기술을 적용하여 고객의 취향에 맞는 아이템(상품, 기사, 컨텐츠 등)을 추천하는 시스템이다. 이러한 추천시스템에서 가장 중요한 것은 고객의 특성을 정확히 파악하여 가장 적절한 아이템을 추천해 줄 수 있는 능력이라고 할 수 있다. 특히 사용자의 웹사이트 방문기록인 웹로그 데이터에 대한 효율적 처리가 가능해짐에 따라 웹마이닝 기법을 추천시스템에 적용하려는 시도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 추천시스템을 위해 제안된 여러 알고리즘들을 소개하고 그 특징들을 비교하였으며, 웹로그 데이터에 대한 연관성규칙발견 및 군집분석을 이용한 추천시스템 알고리즘을 제안하고 실제 자료에 적용하여 그 결과를 살펴보았다.
#개인화 #추천시스템 #연관성규칙발견 #군집분석. #Personalization #Recommendation System #Association Rule Discovery #Clustering.

목차

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/ 2000 / 추천시스템을 위한 2-WAY 협동적 필터링 방법을 이용한 예측 알고리즘 29 (9) : 669 ~ 675 google schola / 2001 / A Study of Web Usage Mining for eCRM 8 (3) : 831 ~ 840 google schola / 2001 / eCRM을 위한 Web Personalization의 자동화에 관한 연구 google schola / 2001 / 데이터 마이닝 - 방법론 및 활용 - google schola / 2002 / 사례기반추론 기법을 이용한 개인화된 추천시스템 설계 및 구현 9 (6) : 1009 ~ 1016 google schola

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