학술논문
메모리 기반 협력적 필터링 기법에서 선호도 평가치의 표준화를 통한 선호도 예측 성능 향상
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- 영문명
- The Improvement of Prediction Performance by Using Standardized Preference Ratings in Memory-Based Collaborative Filtering
- 발행기관
- 한국자료분석학회
- 저자명
- 이석준(Seok-Jun Lee)
- 간행물 정보
- 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.9 No.6, 3123~3138쪽, 전체 16쪽
- 주제분류
- 자연과학 > 통계학
- 파일형태
- 발행일자
- 2007.12.30
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국문 초록
메모리 기반의 협력적 필터링 기법을 이용하는 추천시스템은 상품에 대한 고객의 명시적 선호도 평가치를 이용하여 추천 대상 상품에 대한 선호도를 예측한다. 일반적으로 상품에 대한 고객의 선호정도를 나타내기 위한 선호도 평가치는 절대적 기준의 척도가 제공되며 고객들은 자신의 선호도를 제공된 기준에 따라 평가하게 된다. 그러나 개인에 따라서는 제공된 척도가 다르게 해석되어 서로 다른 선호도를 나타낼 가능성이 있으며 이로 인하여 선호도 예측의 오차가 커질 가능성이 있다. 본 연구에서는 개별 고객이 평가한 선호도 평가치를 표준화시켜 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 결과의 성과를 분석하였다. 분석결과 선호도 평가치의 표준화에 따른 선호도 예측 결과가 표준화시키지 않은 선호도 평가치를 이용한 예측 결과보다 우수함을 알 수 있었으며 표준화에 의한 예측 성능 향상정도를 분석하기 위하여 고객들을 4집단으로 구분하여 집단 간의 성과를 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 표준화 평가치와 표준화 이전의 평가치를 이용한 선호도 예측을 통합하여 고객의 선호도 예측을 할 경우 표준화시킨 선호도 평가치를 이용하였을 경우보다 예측 성능이 우수함을 실험을 통하여 분석하였다.
영문 초록
Recommender system which uses memory-based collaborative filtering algorithm predicts the preference of the active user about the specific item using customers explicit preference ratings. Generally, preference ratings representing the degree of individual preference about the item are provided to the customer as absolute scales, and customers will rate for the item according to their taste. In some cases, there are different interpretations of absolute scales for individuals, and it will be possible that the degree of preference for the same rating differs from each customer. So, it would be possible that the prediction errors of customers preference ratings will be increased for this reason. In this study, the prediction performance using standardized ratings for each customer is analyzed. The result shows that the prediction result of standardized ratings of each customer is more accurate than that of non-standardized ratings. For more analysis of prediction improvements, 4 groups of customers are classified and their prediction performance is compared for each group. From those results, the prediction performance of the integration approach using standardized ratings and non-standardized ratings shows the most accurate results among other prediction approach.
목차
1. 서론
2. 관련연구
3. 연구방법
4. 실험
5. 결론
참고문헌
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참고문헌
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