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잠재요인 협업필터링을 이용한 추천 방법

이용수 214

영문명
Latent Factors Recommendations Using Collaborative Filtering
발행기관
한국IT서비스학회
저자명
한미란(Mi-ran Han) 이승인(Seung-in Lee) 조광희(Kwang-Hee Cho) 김세호(Se-ho Kim) 김근희(Keun-Heui Kim) 김종배(Jong-Bae Kim)
간행물 정보
『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2019추계학술대회, 237~239쪽, 전체 3쪽
주제분류
공학 > 전자/정보통신공학
파일형태
PDF
발행일자
2019.10.30
4,000

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

아마존 등과 같은 전자상거래 업체부터 유튜브, 애플 뮤직 등 콘텐츠 포털까지 추천 시스템을 통해 사용자 맞춤 상품과 콘텐츠를 제공해 주고 있다. 고전적인 협업 필터링 추천은 사용자와 아이템, 그리고 선호도로 이루어진 3차원 데이터를 이용하는데 일반적으로 데이터 희소성(Sparsity)문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 사용자와 아이템 평점 매트릭스 속에 숨어 있는 잠재요인을 추출하여 예측하여 사용자에게 추천하는 기법을 사용한다. 본 논문에서는 사용자가 아이템에 평가한 선호도에 대한 잠재요인으로 간주하며 그 외정확한 유사도 측정을 위하여 최근 사용자가 동영상을 플레이한 콘텐츠에 대하여 점수를 부여 및 클릭수를 비교 분석하여 가장 적합한 추천 모델을 제시한다.

영문 초록

목차

1. 서론
2. 관련연구
3. 협업필터링을 이용한 추천
4. 결론

키워드

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APA

한미란(Mi-ran Han),이승인(Seung-in Lee),조광희(Kwang-Hee Cho),김세호(Se-ho Kim),김근희(Keun-Heui Kim),김종배(Jong-Bae Kim). (2019).잠재요인 협업필터링을 이용한 추천 방법. 한국IT서비스학회 학술대회 논문집, 2019 (2), 237-239

MLA

한미란(Mi-ran Han),이승인(Seung-in Lee),조광희(Kwang-Hee Cho),김세호(Se-ho Kim),김근희(Keun-Heui Kim),김종배(Jong-Bae Kim). "잠재요인 협업필터링을 이용한 추천 방법." 한국IT서비스학회 학술대회 논문집, 2019.2(2019): 237-239

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