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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제21권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
1,801 - 1,809 (9page)

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고객에게 적합한 상품을 선택하게 도와주는 추천시스템은 과대한 정보의 시대에 필요한 강력한 도구이며, 고객들의 상품에 대한 선호도 순위는 추천시스템에서 중요한 요소이다. 고객의 선호도 순위를 미리 예측하여 고객에게 알맞은 추천을 해주는 추천시스템은 강력한 도구로 사용되고 있다. 방대한 데이터가 만들어지고 있으며 많은 양의 데이터가 생산되는 환경에서 추천시스템에 의한 선호도 순위예측은 중요하다. 본 연구는 협력적 필터링 추천시스템의 예측 선호도 순위와 실재 고객의 선호도 순위를 비교하여 순위일치도의 요인을 분석한다. 그리고 고객들의 정보와 순위일치도와의 관계를 분석하였으며 순위일치도의 영향력이 있는 요인들을 조사하였다. 협력적 필터링의 추천시스템으로 구한 예측값의 선호도에 대한 순서를 조사하고 분석하여 순위일치도가 높은 그룹과 낮은 그룹으로 구분하였다. 구분된 그룹과 고객정보의 관계를 알아보고, 이분형 로지스틱 회귀분석을 실시하여 영향력이 있는 요인들로 연구모형을 제안하였다. 제안된 연구모형에서 고객들의 성별과 나이와 응답수가 순위일치도의 영향력 있는 요인으로 분석되었다.
#recommendation system #collaborative filtering #rank fitting #binary logistic regression #prediction model.

목차

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참고문헌 (11)

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Herlocker, J. L. / 2002 / An empirical analysis of design choices in neighborhood-based collaborative filtering algorithms / Information, Retrieval 5(4):287~310 google schola 김선옥 / 2017 / 협력적 필터링에서 응답수와 순위일치도와의 모형에 대한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 19(4):1907~1915 dbpia 김선옥 / 2019 / 협업필터링 추천시스템에서 기초정보를 활용한 예측방법 조합에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 21(2):733~744 dbpia 구지현 / 2018 / 추천상품 순위선정을 위한 유동적인 응답수에 반응하는 협력적 필터링에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 20(4):1873~1882 dbpia 구지현 / 2016 / 협력적 필터링에서 순위일치도 향상을 위한 결측치 대체 방법 / Journal of The Korean Data Analysis Society 18(1):207~216 dbpia

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