Detailed Information
Cited 0 time in 
Cited 0 time in 
Cited 0 time in
Metadata Downloads
이고-네트워크에 기반한 개인화된 트윗 추천 시스템
Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 송상철 | - |
| dc.contributor.author | 홍지원 | - |
| dc.contributor.author | 김상욱 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-07-15T17:45:47Z | - |
| dc.date.available | 2022-07-15T17:45:47Z | - |
| dc.date.issued | 2016-04 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/154755 | - |
| dc.description.abstract | 트위터 이용자 수 증가로 인해, 유저의 타임라인에 하루 새롭게 기재되는 트윗 수가 급증하는 정보 과다 현상이 중요한 이슈로 자리 잡은 지 오래다. 이에 본 논문은 이고-네트워크 정보를 바탕으로 학습 된 분류 시스템을 이용해 각각의 이고 유저마다 트윗 추천에 유리한 추천 방식을 예측하고, 이를 기반으로 선호할만한 트윗을 우선적으로 선별해주는 그래프 기반 트윗 추천 시스템을 제안한다. 실험을 통하여 단일한 추천 방식보다, 최고 11.5% 추천 정확도 성능이 향상함을 확인하였다. | - |
| dc.format.extent | 3 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국정보처리학회 | - |
| dc.title | 이고-네트워크에 기반한 개인화된 트윗 추천 시스템 | - |
| dc.title.alternative | Personalized Tweet Recommendation based on Ego-Network | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 2016년 춘계학술발표대회 논문집, v.23, no.1, pp 577 - 579 | - |
| dc.citation.title | 2016년 춘계학술발표대회 논문집 | - |
| dc.citation.volume | 23 | - |
| dc.citation.number | 1 | - |
| dc.citation.startPage | 577 | - |
| dc.citation.endPage | 579 | - |
| dc.type.docType | Proceeding | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | https://koreascience.kr/article/CFKO201629368414782.pdf | - |
- Files in This Item
- Go to Link
- Appears in
Collections - 서울 공과대학 > 서울 컴퓨터소프트웨어학부 > 1. Journal Articles
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Related Researcher
- Kim, Sang-Wook
- COLLEGE OF ENGINEERING (SCHOOL OF COMPUTER SCIENCE)