인터넷 상점에서의 내용기반 추천을 위한 상품 및 고객의 자질 추출 성능 비교
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 안형준 | - |
dc.contributor.author | 김종우 | - |
dc.date.accessioned | 2022-10-07T11:55:50Z | - |
dc.date.available | 2022-10-07T11:55:50Z | - |
dc.date.issued | 2006-04 | - |
dc.identifier.issn | 1598-2866 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/172473 | - |
dc.description.abstract | 인터넷 쇼핑몰에서의 상품 추천을 위해 널리 사용되는 방식 중 한 가지는 상품의 특성과 고객의 특성을 비교하여 고객에 맞는 상품을 추천하는 방식이다. 이 방식은 상품이나 고객의 특성을 표현하는 자질(Feature)의 개수가 많을수록 그 중에 어떤 자질을 선택해야 더 좋은 추천 성과를 가져올 수 있는지 파악해 내는 것이 추천의 효과 및 효율성 측면에서 중요하지만 아직까지 충분히 연구되지 않은 실정이다. 본 연구에서는 인터넷 서점에서의 가상 구매실험을 바탕으로 사용자가 구매한 책 들에서 사용자를 잘 나타낼 수 있는 자질을 선택하는 방식에 대해서 벡터 스페이스 모형, TFIDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency), Mutual Information, SVD(Singular Value Decomposition) 방식 등을 활용하여 실험하고 그 결과를 비교해본다. 실험 결과 SVD를 응용한 자질 추출 기법이 가장 좋은 성능을 나타내었다. | - |
dc.description.abstract | One of the widely used methods for product recommendation in Internet storefronts is matching product features against target customer profiles. When using this method, it’s very important to choose a suitable subset of features for recommendation efficiency and performance, which, however, has not been rigorously researched so far. In this paper, we utilize a dataset collected from a virtual shopping experiment in a Korean Internet book shopping mall to compare several popular methods from other disciplines for selecting features for product recommendation: the vector-space model, TFIDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency), the mutual information method, and the singular value decomposition(SVD). The application of SVD showed the best performance in the analysis results. | - |
dc.format.extent | 8 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국정보처리학회 | - |
dc.title | 인터넷 상점에서의 내용기반 추천을 위한 상품 및 고객의 자질 추출 성능 비교 | - |
dc.title.alternative | Comparison of Product and Customer Feature Selection Methods for Content-based Recommendation in Internet Storefronts | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 정보처리학회논문지D, v.13, no.2, pp 279 - 286 | - |
dc.citation.title | 정보처리학회논문지D | - |
dc.citation.volume | 13 | - |
dc.citation.number | 2 | - |
dc.citation.startPage | 279 | - |
dc.citation.endPage | 286 | - |
dc.identifier.kciid | ART001182337 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | 상품 추천 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 내용 기반 필터링 | - |
dc.subject.keywordAuthor | SVD | - |
dc.subject.keywordAuthor | 자질 선택 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Prouct Recommendation | - |
dc.subject.keywordAuthor | Content-based Filtering | - |
dc.subject.keywordAuthor | SVD | - |
dc.subject.keywordAuthor | Feature Selection | - |
dc.identifier.url | https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART001182337 | - |
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