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여민영 (인하대학교) 이승주 (인하대학교) 안석호 (인하대학교) 이의종 (충북대학교) 서영덕 (인하대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
378 - 381 (4page)

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최근 소비형태의 변화와 인터넷의 발전으로 기업에서는 추천시스템의 필요성이 커지고 있다. 정확한 추천시스템을 제공하기 위해선 알맞은 데이터셋이 필요하기 때문에, 본 논문에서는 명시적 데이터와 암묵적 데이터를 통합하여 적절한 평가 척도를 갖춘 데이터셋을 새롭게 제안한다. 이를 기반으로 모델기반 협업필터링을 통해 각 모델에서의 성능평가를 실시해본 결과 기존 명시적 데이터셋 대비 전반적으로 개선된 것을 확인하였다.
#Personalized Recommendation System #Explicit #Implicit #Model-based Collaborative Filtering

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 명시적데이터와 암묵적 데이터의 통합을 기반으로 한 개인화 추천 시스템
Ⅲ. 성능평가 및 실험결과
Ⅳ. 결론 및 향후계획
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