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항목 속성과 평가 정보를 이용한 혼합 추천 방법A Hybrid Recommendation Method based on Attributes of Items and Ratings
- Other Titles
- A Hybrid Recommendation Method based on Attributes of Items and Ratings
- Issue Date
- 2004
- Publisher
- 한국정보과학회
- Keywords
- Hybrid Recommender System; Item-based Collaborative Filtering; Content-based Filtering; Clustering; 혼합 추천 시스템; 항목기반 협력필터링; 내용기반 필터링; 클러스터링; Hybrid Recommender System; Item-based Collaborative Filtering; Content-based Filtering; Clustering
- Citation
- 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용, v.31, no.12, pp.1672 - 1683
- Journal Title
- 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용
- Volume
- 31
- Number
- 12
- Start Page
- 1672
- End Page
- 1683
- ISSN
- 1229-6848
- Abstract
- 추천 시스템은 일상의 정보를 필터링 해주는 웹 지능화 기술 중의 하나이다. 현재까지 협력기반 (사회기반) 추천 시스템, 내용기반 추천시스템과 이들의 장점을 혼합한 추천시스템들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 클러스터링 기법을 항목기반 협력필터링 틀에 적용한 일명 ICHM이라 불리는 새로운 형태의 혼합 추천 시스템을 소개한다. 이 방법은 항목의 내용 정보를 협력필터링 틀 안에 통합시킴으로써 평가 데이타의 희박성을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 새로운 항목 추천 시 발생하는 문제점을 해결할 수 있다. ICHM 방법의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 MovieLense 데이타를 이용한 다양한 실험을 하였다. 실험 결과, ICHM 방법이 항목기반 협력 필터링의 예측 질을 향상시킬 뿐만 아니라 새로운 항목 추천 시에도 아주 유용함을 확인할 수 있었다.
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- Appears in
Collections - Department of Computer Software Engineering > 1. Journal Articles
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Related Researcher
- KIM, BYEONG MAN
- College of Engineering (Department of Computer Software Engineering)