메모리 기반 협력적 필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 관한 연구

• 영문명: The Feature of Preference Prediction by Memory-based Collaborative Filtering Algorithm
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 양길모(Gil Mo Yang) 이희춘(Hee Choon Lee) 박영서(Young Seo Park)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.10 No.4, 2307~2315쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2008.08.30

국문 초록

본 연구는 100K와 1million MovieLens dataset에 대한 메모리 기반 협력적 필터링 알고리즘의 고객 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 이웃 기반의 협력적 필터링 알고리즘과 대응 평균 알고리즘의 실제 선호도에 대한 예측 선호도의 특성을 실제 선호도 평가에 따라 비교함으로써 고객 선호도 예측에 있어 대응평균 알고리즘의 예측 정확도가 이웃 기반의 협력적 필터링 알고리즘에 비하여 안정적임을 알 수 있었으며 실제 선호도 평가치와 예측 선호도 평가치의 상관관계를 비교함으로써 대응평균 알고리즘의 우수성을 알 수 있었다. 또한 두 알고리즘 모두 선호도 평가치의 빈도가 작은 1과 2에서의 예측 정확도가 떨어짐을 알 수 있었으며 본 연구의 분석결과를 토대로 예측 정확도를 높이기 위한 차기 연구의 기초 자료를 제공하는 것을 본 연구의 목적으로 한다.

영문 초록

This study describes customer preference prediction of memory-based collaborative filtering algorithm about 100K and 1million MovieLens dataset. We found that prediction accuracy of Correspondence Mean Algorithm is more stable than Neighborhood-based Collaborative Filtering Algorithm by comparing real with prediction preference through NBCFA and CMA in customer preference prediction, then knew that the superiority of CMA by comparing mutual relation between real and prediction preference evaluation. Also, the prediction accuracy about the frequency between 1 and 2 of these algorithm decreases, and according to the analysis result of this study providing the basic materials for post-study is the goal of this study to improve prediction accuracy.

목차

1. 서론

2. 선호도 예측 알고리즘

3. 연구방법

4. 실험결과

5. 결론 및 차후연구

참고문헌

키워드

협력적 필터링 메모리 기반 알고리즘 선호도 예측 특성 collaborative filtering memory-based algorithm feature of preference prediction