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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2002.6
- 수록면
- 325 - 330 (6page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (4)
2002
[B2 CRM/Data Mining] Collaborative Recommendations Using Adjusted Product Hierarchy : Methodology and Evaluation
Jae Kyeong Kim
,
Su Kyung Pa
,
k
외 2명
한국경영과학회 학술대회논문집
2002.06
학술대회자료
[B2 CRM/Data Mining] A Personalized Recommender based on Collaborative Filtering and Association Rule Mining
Jae Kyeong Kim
,
Ji Hae Suh
,
Yoon Ho Cho
외 1명
한국경영과학회 학술대회논문집
2002.06
학술대회자료
Collaborative Recommendation Using Adjusted Product Hierarchy : Methodology and Evaluation
Jae Kyeong Kim
,
Su Kyung Pa
,
k
외 2명
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2002.05
학술대회자료
A Personalized Recommender based on Collaborative Filtering and Association Rule Mining
Jae Kyeong Kim
,
Ji Hae Suh
,
Yoon Ho Cho
외 1명
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2002.05
학술대회자료
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Today many companies offer millions of products to customers. They are faced with a problem to choose particular products. In response to this problem a new marketing strategy, recommendation has emerged.
Among recommendation technologies collaborative filtering is most preferred. But the performance degrades with the number of customers and products. Namely, collaborative filtering has two major limitations, sparsity and scalability. To overcome these problems we introduced a new recommendation methodology using adjusted product hierarchy, grain.
This methodology focuses on dimensionality reduction to improve recommendation quality and uses a marketer's specific knowledge or experience. In addition, it uses a new measure in the neighborhood formation step which is the most important one in recommendation process.
Among recommendation technologies collaborative filtering is most preferred. But the performance degrades with the number of customers and products. Namely, collaborative filtering has two major limitations, sparsity and scalability. To overcome these problems we introduced a new recommendation methodology using adjusted product hierarchy, grain.
This methodology focuses on dimensionality reduction to improve recommendation quality and uses a marketer's specific knowledge or experience. In addition, it uses a new measure in the neighborhood formation step which is the most important one in recommendation process.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Backgrounds
3. Research Methodology
4. Performance Evaluation
5. Conclusions
References
참고문헌 (0)
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