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자료유형
학술저널
저자정보
Seok-Jong Yu (Sookmyung Women’s University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제13권 제7호(JKIIT, Vol.13, No.7)
발행연도
2015.7
수록면
93 - 98 (6page)
DOI
10.14801/jkiit.2015.13.7.93

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정보 분석 기술의 빠른 발전으로 인해 온라인 마켓에서 추천시스템은 필수적인 요소가 되고 있으며 전통적인 오프라인 마켓 영역이 위축되고 있는 실정이다. 대표적인 리더로서 협업필터링은 아마존과 같은 온라인 마켓 사이트에서 폭넓게 채용되어 왔으며 내용기반 방법과는 달리 협업필터링은 목표 사용자와 유사도가 높은 사용자들이 선호했던 미경험 상품을 추천하는 방법을 사용한다. 최근까지 협업필터링은 추천의 정확도를 향상시키는 것을 목표로 발전해왔으나 추천 상품의 다양성이 고객의 만족도를 높여주는 중요한 요소로 대두되고 있다. 이를 위해 추천 상품들의 비유사도 측정, 저평가횟수 상품에 대한 방법들이 제안되어 왔으며, 본 연구에서는 지역적 다양성 이외에 전역적 다양성을 추천 방법에 반영하고 추천 정확도와 다양성을 복합적으로 평가하는 방법을 소개하고자 한다. 본 연구는 MovieLens 실제 데이터셋을 사용하여 기존의 기법들과 성능 비교를 하였다.
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목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works on Diversity and Novelty
Ⅲ. Frequency-sensitive Diversification of Recommendation
Ⅳ. Experiments and Evaluation
V. Conclusion
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
[학술대회논문] - S. Vargas / 2011 / Rank and Relevance in Novelty of Diversity Metrics for Recommender Systems / RecSys 11 google schola [학술대회논문] - C-N. Ziegler / 2005 / Improving recommendation lists through topic diversification / WWW 2005 : 22 ~ 32 google schola [학술대회논문] - M. Zhang / 2008 / Avoiding Monotony:Improving the diversity of Recommendation Lists / RecSys 2008 : 123 ~ 130 google schola [학술대회논문] - T. Zhou / 2010 / Solving the apparent diversity-accuracy dilemma of recommender systems / Proc. of the National Academy of Sciences of the United States of America 107 10 : 4511 ~ 4515 google schola [학술대회논문] - O. Celma / 2008 / A New Approach to Evaluating Novel Recommendations / RecSys 2008 : 179 ~ 186 google schola

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