Spark환경에서 기회비용을 고려한 그룹 추천시스템

• 영문명: A Group Recommendation System Considering Opportunity Cost Using Spark Framework
• 발행기관: 한국시뮬레이션학회
• 저자명: 윤병호 박기진
• 간행물 정보: 『한국시뮬레이션학회 학술대회집』2017년 춘계학술대회 발표집, 1795~1797쪽, 전체 3쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.04.26

국문 초록

그룹 추천시스템(Group Recommendation System)은 집단을 대상으로 적절한 아이템을 추천하는 방법이며 대부분의 그룹 구성원이 만족할 수 있는 아이템을 추천한다. 그룹 추천시스템 모델링 방법 중;Least Misery 는 그룹 구성원 전체의 만족을 고려하지만 추천 정확 도가 떨어지는 단점이 있다. 이에 본 논문에 서는 기회비용(Opportunity Cost: 특정 아이템을 선택하였을 때;포기되는 아이템의 평점중 가장 큰 값을 의미) 개념을 적용하여 대부 분의 구성원이 만족하면서 추천 정확도가 향상된 그룹 추천시스템을 개발하였고 실험을 통해 제안된 그룹 추천시스템의 RMSE 가 Least Misery 에 비해 20% 증가하였음을 확인 하였다.

목차

1. 서론

2. 관련 연구

3. 기회비용을 고려한 그룹 추천시스템 설계

4. 실험 및 성능평가

5. 결론 및 향후 연구

6. Reference

키워드

Group Recommendation System Opportunity Cost Matrix Factorization Alternating Least Square Spark