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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

정주현 (서울과학기술대학교 )

지도교수
김경옥
발행연도
2023
저작권
서울과학기술대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수19

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

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추천시스템은 과거 데이터를 바탕으로 사용자가 아직 구매하지 않은 아이템을 평가하여 사용자의 선호도에 따라 필요한 아이템을 골라서 제시해주는 시스템이다. 방대한 정보가 쏟아지는 IT 시대에, 사용자는 그 안에서 아이템을 골라야 하므로 추천시스템의 중요성이 커지고 있다.
아이템 간의 유사도를 이용하여 아이템의 평점을 예측하고 대상 사용자에게 아이템을 추천하는 아이템 기반 협업 필터링(item-based collaborative filtering, IBCF)은 추천시스템에서 널리 사용되는 기법 중 하나다. IBCF에서는 아이템 간 유사도를 정확하게 측정하는 것이 중요하다. 그러나 기존 IBCF는 적절한 추천이 어려운 콜드 스타트 문제가 존재하며 시간이 지남에 따라 변화하는 사용자의 동적 취향을 반영하지 못한다는 한계점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 유사도 계산에서 아이템의 평가 시간 및 장르와 같은 메타데이터 정보를 사용하는 연구가 진행되어왔다.
그러나 시간과 장르 정보를 동시에 고려한 유사도에 관한 연구는 찾아보기 어렵다. 또한, 시간 정보를 이용한 기본 유사도 지표 연구에서는 피어슨 상관 계수에 지수 시간 감쇠 함수를 활용하였다. 따라서 본 논문은 IBCF에 대한 평가시간과 아이템 장르를 함께 활용한 유사도 지표를 제안하고 다양한 시간 감쇠 함수에 따른 시간 및 장르 정보의 영향과 장르 유사도의 lower bound를 조절하여 시간 및 장르 정보의 영향을 제어하였다. 또한 피어슨 상관 계수 외에도 다른 유사도를 사용하여 실험을 진행하였다. 추천시스템에서 널리 사용되는 세 가지 벤치마크 데이터셋에 대한 실험을 통해 데이터의 특성 및 결합한 유사도에 따라 각 파라미터가 어떠한 영향을 끼치는지 검증하였다. 결과에 따르면 제안된 유사도 지표는 시간 및 장르 정보 또는 기본 유사도 지표 중 하나만 고려한 다른 유사도 지표보다 성능이 우수함을 입증하였다.

목차

I. 서 론 1
1. 연구 배경 및 목적 1
II. 관련 연구 4
1. IBCF 이론적 배경 4
2. 협업필터링 유사도 개선 연구 5
3. 시간 및 장르 정보를 통합한 유사도 연구 6
III. 연구 방법 8
1. 연구 동기 8
2. 시간 감쇠 함수 8
3. 장르 유사도 10
4. 제안 유사도 10
IV. 실험 설계 및 결과 14
1. 실험 데이터 14
2. 파라미터 설정 15
3. 평가 지표 15
4. 실험 결과 16
V. 결 론 39
1. 연구 요약 39
2. 한계점 및 추후 연구 39
참고문헌 41
영문초록(Abstract) 44

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