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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 47 - 53 (7page)
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희소한 평가 데이터는 사용자들 간의 신뢰할만한 유사도 산출을 저해하기 때문에 추천 시스템을 위한 메모리 기반의 협력 필터링 기법의 성능을 저하시킨다. 기존 연구의 많은 결과물은 이 데이터 희소성 문제를 해결하기 위해 개발되었으며, 가장 단순하고 대표적인 업적은 자카드 계수를 활용하는 방법들이다. 이 계수는 두 사용자의 공통 평가 항목수를 반영하며, 그들 간의 유사도를 보다 정확하게 계산하기 위해 전통적인 유사도 척도와 통합된다. 그러나, 그러한 통합은 데이터 희소성의 정도를 고려하지 않은 매우 단순한 방법이다. 본 연구는 두 사용자의 자카드 계수값에 의거하여 다른 유사도 척도를 적용하는 새로운 아이디어를 제시한다. 제안 방법에서 사용하는 파라미터의 최적값을 구하기 위하여 성능 실험을 진행하였고, 다른 관련된 방법들과 비교 평가하였다. 결과로서, 제안 방법은 예측 정확도와 추천 정확도에 있어서 가장 우수하거나 대등한 성능을 보였다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Proposed Methodology
Ⅳ. Performance Experiments
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Zeynep Batmaz / 2019 / A review on deep learning for recommender systems: challenges and remedies / Artificial Intelligence Review 52(1):1~37
Rogelio A. Mancisidor / 2021 / Learning latent representations of bank customers with the Variational Autoencoder / Expert Systems with Applications 164:114020
Mohammad Aamir / 2015 / Recommendation System: State of the Art Approach / International Journal of Computer Applications 120(12):25~32
Mahdi Jalili / 2018 / Evaluating Collaborative Filtering Recommender Algorithms: A Survey / IEEE Access 6:74003~74024
Bilin Shao / 2021 / A survey of research hotspots and frontier trends of recommendation systems from the perspective of knowledge graph / Expert Systems with Applications 165:113764
Rogelio A. Mancisidor / 2021 / Learning latent representations of bank customers with the Variational Autoencoder / Expert Systems with Applications 164:114020
Mohammad Aamir / 2015 / Recommendation System: State of the Art Approach / International Journal of Computer Applications 120(12):25~32
Mahdi Jalili / 2018 / Evaluating Collaborative Filtering Recommender Algorithms: A Survey / IEEE Access 6:74003~74024
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