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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제9권 제6호
발행연도
2019.1
수록면
83 - 90 (8page)

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사람들은 자신의 더 나은 선택을 위하여 끊임없이 노력한다. 이러한 이유로 추천시스템이 개발되었으며, 1990년대 초반부터 계속해서 발전하고 있다. 그 중, 협업필터링 기법은 추천시스템 분야에서 우수한 성능을 보였으며, 기계학습이 등장하면서 기계학습을 이용한 추천시스템에 관한 연구가 활발히 진행되었다. 본 연구는 앙상블 방법 중에서 스태킹 모형을 사용하여 추천시스템을 구축하며, 실제 고객의 상품 구매 데이터를 활용하여 협업필터링과 기계학습 기반 스태킹 모형으로 추천시스템을 개발하였다. 제시한 모형의 추천 성능은 기존의 협업필터링과 기계학습 기반 추천시스템과 비교하여 모형의 우수성을 확인하며, 연구결과는 스태킹 모형을 이용한 추천시스템 모형의 추천 성능이 개선됨을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제안한 모형은 개인이나 기업이 더 나은 선택을 하여 상품을 추천할 때 도움을 줄 것으로 기대한다.
#Recommender system #Collaborative filtering #Machine learning #Ensemble #Stacking

목차

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참고문헌 (30)

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P. Resnick / 1997 / Recommender systems / Communications of the ACM 40:56~58 google schola J. Bennett / 2007 / The netflix prize / Proceedings of KDD cup and workshop 35 google schola D. Goldberg / 1992 / Using collaborative filtering to weave an information tapestry / Communications of the ACM 35:61~70 google schola 강부식 / 2019 / Word2Vec과 앙상블 합성곱 신경망을 활용한 영화추천 시스템의 정확도 개선에 관한 연구 / 디지털융복합연구 17(1):123~130 dbpia Z. D. Zhao / 2010 / User-based collaborative-filtering recommendation algorithms on hadoop / IEEE, 2010 Third International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining :478~481 google schola

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