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김명훈 (한화시스템)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2019년도 추계종합학술대회 논문집 제23권 제2호
발행연도
2019.10
수록면
269 - 272 (4page)

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추천 기법은 개인의 관심사와 상황인지 기반의 개인화된 아이템을 제공함으로써 아이템의 소비과정에서 발생하는 부하를 줄여주고 정보 소비의 효율성을 증대시키는데 중요한 역할을 한다. 일반적으로 개인화된 정보는 개인의 누적된 관심사와 유사도가 높은 경향을 가진다고 가정하는 전통적인 Content-Based(CB)기법들과는 달리, 본 연구에서는 개인이 새로운 컨텐츠를 가진 참신성이 높은 정보에 더 높은 반응과 정보 확산 정도를 보임을 증명하고 이 사실을 바탕으로 컨텐츠 참신석 분석에 기반한 개인화된 가치정보의 추천 기법을 제시한다. 정보 익숙도(Familiarity)와 정보에 대한 반응도의 관계를 Social Network에서 실제 정보 흐름을 관찰하여 본 가치정보 추천 기법이 전통적인 CB 기반의 기법들 보다 더 고도화된 개인화 가치정보를 제공할 수 있음을 증명하는 것이 본 연구의 목적이다.
#Recommendation Technique #Qualitative Information #Content Novelty #Content Similarity #Personalized Information

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 가치정보의 식별 알고리즘
Ⅳ. 실험결과 및 고찰
Ⅴ. 결론
References

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