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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.15 No.1
- 발행연도
- 2015.3
- 수록면
- 45 - 52 (8page)
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Although researchers have proposed various recommendation systems, most recommendation approaches are for single users and there are only a small number of recommendation approaches for groups. However, TV programs or movies are most often viewed by groups rather than by single users. Most recommendation approaches for groups assume that single users’ profiles are known and that group profiles consist of the single users’ profiles. However, because it is difficult to obtain group profiles, researchers have only used synthetic or limited datasets. In this paper, we report on various group recommendation approaches to a real large scale dataset in a TV domain, and evaluate the various group recommendation approaches. In addition, we provide some guidelines for group recommendation systems, focusing on home group users in a TV domain.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Group Modeling
3. Dataset
4. Experiment
5. Conclusions
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - J. Bobadilla / 2010 / A new collaborative filtering metric that improves the behavior of recommender systems / Knowledge-Based Systems 23 (6) : 520 ~ 528
2. [학술지(정기간행물)] - Hyoseop Shin / 2009 / Personalized digital TV content recommendation with integration of user behavior profiling and multimodal content rating / IEEE Transactions on Consumer Electronics 55 (3) : 1417 ~ 1423
3. [학술지(정기간행물)] - J. Kim / 2012 / An approach for music recommendation using content-based analysis and collaborative filtering / Information 15 (5) : 1985 ~ 1996
4. [학술지(정기간행물)] - Y. Chung / 2013 / Personalized expert-based recommender system: training C-SVM for personalized expert identification / Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition. Lecture Notes in Computer Science 7988 : 434 ~ 441
5. [학술대회논문] - D. M. Kim / 2007 / A music recommendation system with a dynamic k-means clustering algorithm / Proceedings of the 6th International Conference on Machine Learning and Applications : 399 ~ 403
2. [학술지(정기간행물)] - Hyoseop Shin / 2009 / Personalized digital TV content recommendation with integration of user behavior profiling and multimodal content rating / IEEE Transactions on Consumer Electronics 55 (3) : 1417 ~ 1423
3. [학술지(정기간행물)] - J. Kim / 2012 / An approach for music recommendation using content-based analysis and collaborative filtering / Information 15 (5) : 1985 ~ 1996
4. [학술지(정기간행물)] - Y. Chung / 2013 / Personalized expert-based recommender system: training C-SVM for personalized expert identification / Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition. Lecture Notes in Computer Science 7988 : 434 ~ 441
5. [학술대회논문] - D. M. Kim / 2007 / A music recommendation system with a dynamic k-means clustering algorithm / Proceedings of the 6th International Conference on Machine Learning and Applications : 399 ~ 403
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