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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김재우 (한국항공대학교 통신공학과) 문경덕 (한국전자통신연구원 그린컴퓨팅연구부) 김진태 (한국전자통신연구원 그린컴퓨팅연구부) 이성창 (한국항공대학교 항공전자 및 정보통신공학부)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제12권 제2호
발행연도
2012.1
수록면
61 - 68 (8page)

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최근 디지털 컨텐츠와 컨텐츠 사용자의 기하 급수적인 증가와 함께 recommender 시스템이 주목을 받으며 많은 응용 프로그램에 적용되고 있는 가운데, recommender 시스템의 확장성과 대체적으로 이와 반비례하는 정확성이 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 recommender 시스템 모델 중 하이브리드 모델의 매트릭스를 제거하고 아이템의 특성을 정하기 위해 클러스터링 기술을 사용한 Scalable Hybrid Recommender System을 제안한다. 제안된 모델은 recommender 시스템의 확장성과 정확성을 향상시키기 위해서 아이템에 대한 사용자의 평가 정보, demographic 정보와 구체적인 시간 정보를 사용한다. Reduction 기술 사용을 통해 Item-feature 매트릭스의 사이즈를 축소하고, 사용자 demographic 정보를 사용하여 temporal aware hybrid user model을 만든 후, 비슷한 정보를 가진 사용자간 클러스터링을 통해, 가장 유사한 정보를 가진 사용자들을 추출하여, 사용자간 정보를 비교함으로써 사용자가 원하는 아이템의 특성을 예상하고 사용자에게 N개의 아이템을 추천함으로써, 기존의 recommender 시스템보다 더욱 향상된 결과를 도출해 낼 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
#Item features rating #User Demographic information #Contextual information #Matrix Reduction Techniques #k-means clustering Algorithm

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