흰개미 군집 모델을 이용한 유사 게임 블로그 추천 시스템 설계 및 구현

• 영문명: Design and Implementation of Similar Game Blog Recommendation System Using Termite Clustering Model
• 발행기관: 한국컴퓨터게임학회
• 저자명: 김준모(Jun Mo Kim) 김성호(Sung ho Kim) 조이석(I seog Jo) 김용성(Yong Sung Kim)
• 간행물 정보: 『한국컴퓨터게임학회논문지』제24권 4호, 13~22쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2011.12.30

국문 초록

본 논문에서는 군집화에 사용되는 대표적인 군집 기법을 소개하고, 유사 게임 블로그 추천 시스템을 위해서 흰개미의 습성 모델을 이용한 군집 기법을 소개한다. 또한, 군집기법으로 많이 사용되는 K-means 알고리즘과 성능을 비교 평가한다. 흰개미 습성 모델을 이용한 군집화 기법은 K-means 알고리즘이 갖고 있는 적절한 군집 갯수 문제점을 해결하고, 군집화 시간을 단축하며, 군집을 위한 군집 평균 이동횟수를 개선한다. 이를 활용하여 본 논문에서 전체적인 유사 게임 블로그 추천 시스템을 구현하며, 게임 오픈마켓에서 사용자가 좋아하는 양질의 게임을 추천하는 시스템에 활용하면 매우 효과가 있을 것이다.

영문 초록

This paper proposes a recommending system of the similar game blogs gathered with similarities between blogs according to the similarity, dividing words, for each frequency, that individual blogs have. It improved the algorithm of k-means, using the model of the habits of white ants for better performance of clustering, and showed better performance of clustering as a result of evaluating and comparing with the existing algorithm of k-means as the improved algorithm. The recommending system of similar game blog is designed and embodied, using the improved algorithm.

목차

요약

ABSTRACT

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 관련연구

Ⅲ. 추천 시스템을 위한 흰개미 무리 알고리즘

Ⅳ. 유사 블로그 추천 시스템 구현

Ⅴ. K-means와 TCA k-means 비교 성능 평가

Ⅵ. 결론 및 향후 연구과제

참고문헌

키워드

흰개미 군집 모델 유사 게임 블로그 추천 시스템 K-means 알고리즘 유사도 군집화 termite clustering model similarity game blog recommend system K-means algorithm similarity clustering