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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 149 - 156 (8page)
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추천 시스템의 여러 구현 기법들 중 협력 필터링은 과거 평가 이력을 토대로 유사성이 높은 인접 이웃들을 선정하여, 그들이 선호했던 상품들을 추천하는데, 많은 상업 사이트에서 성공적으로 활용되고 있다. 유사도의 정확한 측정은 시스템의 성능을 좌우하는 매우 중요한 요소이다. 기존에 다양한 방식의 유사도 척도들이 개발되었는데, 대개 전통적인 유사도 척도와 기개발된 여러 계수들과의 통합 방식이었다. 본 연구에서는 새로운 방식의 유사도 척도를 제안한다. 두 사용자 간의 공통 평가 영역을 평가치 크기에 따라 분할하여 각 부분 영역별로 유사도를 측정하고 이들을 가중 통합함으로써, 유사한 영역이 구체적으로 파악되어 최종 유사도값에 반영된다. 두 종류의 개방형 데이터셋을 활용한 성능을 측정하였고, 그 결과 특히 밀집 데이터셋에서 제안 방법의 예측 정확도, 순위 정확도, 평균 정밀도 성능이 기존보다 우수하였다. 제안 척도는 다양한 상업 시스템에서 사용자들의 선호에 보다 적합한 상품을 추천하는데 유용하게 활용될 것으로 기대한다.
목차
[Abstract]
[요약]
I. Introduction
II. Related Works
III. Proposed Methodology
IV. Performance Experiments
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
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
Sujoy Bag / 2019 / An efficient recommendation generation using relevant Jaccard similarity / Information Sciences 483:53~64
Shuang-Bo Sun / 2017 / Integrating Triangle and Jaccard similarities for recommendation / PLOS ONE 12(8):e0183570
J. Bobadilla / 2010 / A new collaborative filtering metric that improves the behavior of recommender systems / Knowledge-Based Systems 23(6):520~528
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
Sujoy Bag / 2019 / An efficient recommendation generation using relevant Jaccard similarity / Information Sciences 483:53~64
Shuang-Bo Sun / 2017 / Integrating Triangle and Jaccard similarities for recommendation / PLOS ONE 12(8):e0183570
J. Bobadilla / 2010 / A new collaborative filtering metric that improves the behavior of recommender systems / Knowledge-Based Systems 23(6):520~528
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