K-means 클러스터링을 사용한 SVD 기반의 교차 도메인 추천SVD-based Cross-Domain Recommendation Using K-means Clustering
- Authors
- 김태훈; 김성권
- Issue Date
- Mar-2022
- Publisher
- 한국정보과학회
- Keywords
- cross-domain recommendation; data sharing; collaborative filtering; matrix factorization; K-means clustering; multi-layer neural networks; 교차 도메인 추천; 데이터 공유; 협업 필터링; K-means 클러스터링; 행렬 분해; 다층 신경망
- Citation
- 정보과학회논문지, v.49, no.5, pp 360 - 368
- Pages
- 9
- Journal Title
- 정보과학회논문지
- Volume
- 49
- Number
- 5
- Start Page
- 360
- End Page
- 368
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/cau/handle/2019.sw.cau/58111
- DOI
- 10.5626/JOK.2022.49.5.360
- ISSN
- 2383-630X
2383-6296
- Abstract
- 교차 도메인 추천은 다른 도메인에 있는 관련 사용자 정보 데이터와 아이템 데이터 공유를 통해 해결하고자 하는 방법이다. 사용자 중복이 많은 온라인 쇼핑몰이나 유튜브(YouTube) 또는 넷플릭스(NetFlix)와 같이 멀티미디어 서비스 컨텐츠에서 주로 사용된다. K-means 클러스터링을 통해 사용자 데이터와 평점을 기반으로 군집화를 실시하여 임베딩을 생성한다. 그 결과를 다층 신경망(Multi Layer Neural Network)를 통해 학습시킨 후, 사용자 만족도를 예측한다. 그 후 협업 필터링 기법인 행렬 분해(matrix factorization)를 이용하여 사용자에게 맞는 아이템들을 추천한다. 이 연구를 통해 추천함으로써 더 적은 시간적 비용으로 초기 사용자 문제에 대해 예측이 가능하고, 사용자들의 만족도를 높일 수 있다는 결과를 실험을 통해 보여주었다.
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