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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제9호
- 발행연도
- 2020.9
- 수록면
- 429 - 434 (6page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2020.26.9.429
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영화장르는 주제, 줄거리, 분위기 등이 요약된 특성이고, 같은 장르의 영화들은 비슷한 특성을 가지며, 영화 제작자나 전문가에 의해 영화장르가 분류된다. 사용자가 새로운 영화를 선택할 때, 영화장르로부터 유추된 내용을 바탕으로 의사결정하기 때문에, 영화장르는 선호도를 대표할 수 있는 중요한 단서가 된다. 기존의 방법은 영화장르 분석을 통해 추천 정확성을 향상시켰지만, 협업 필터링 기반의 평점예측으로 인해 복잡도가 크고, 영화분류에 사용된 매개변수 값에 따른 성능편차가 크기 때문에 모델의 최적화가 어려우며, 분류된 영화들의 조합으로 추천목록을 작성하기 때문에 인위적인 추천결과를 보였다. 본 논문에서는 제시된 문제해결을 위한 알고리즘을 제안하며, 실험을 통해 제시된 문제들이 해결됨을 확인할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 제안된 방법
3. 실험 및 평가
4. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
B. Sarwar, G. Karypis, J. Konstan, and J. Riedl, Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms, Proc. of the 10th international conference on World Wide Web, pp. 285-295, 2001.
Y. Koren, R. Bell, and C. Volinsky, Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems, Computer, Vol. 42, Issue 8, pp. 42-49, 2009.
M. J. Pazzani and D. Billsus, Content-Based Recommendation Systems, The Adaptive Web, pp. 325-341, Springer, Berlin, 2007.
G. Adomavicius and A. Tuzhilin, Context-aware recommender systems, Recommender systems handbook, pp. 217-253, Springer, Boston, 2011.
X. He, L. Liao, H. Zhang, L. Nie, X. Hu, and T. S. Chua, Neural collaborative filtering, Proc. of the 26th international conference on world wide web, pp. 173-182, 2017.
Y. Koren, R. Bell, and C. Volinsky, Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems, Computer, Vol. 42, Issue 8, pp. 42-49, 2009.
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X. He, L. Liao, H. Zhang, L. Nie, X. Hu, and T. S. Chua, Neural collaborative filtering, Proc. of the 26th international conference on world wide web, pp. 173-182, 2017.
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