협업필터링의 희박 행렬 문제를 위한 이행적 유사도 평가 모델

배은영; 유석종

doi:10.14801/jkiit.2018.16.12.109

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자료유형: 학술저널

저자정보: 배은영 (숙명여자대학교) 유석종 (숙명여자대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제12호(JKIIT, Vol.16, No.12)

발행연도: 2018.12

수록면: 109 - 114 (6page)

DOI: 10.14801/jkiit.2018.16.12.109

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협업 필터링은 사회적 추천 방식으로서 뛰어난 성능을 제공하는 대표적인 추천 시스템 알고리즘으로 폭넓게 사용되어 오고 있다. 협업 필터링은 구조적으로 아이템 평가 데이터에 의존하고 있기 때문에 평가 행렬의 희박도는 추천 성능에 직접적으로 영향을 미친다. 평가 행렬의 희박성 문제 개선을 위해 협업 필터링과 내용기반 방법을 결합하는 복합형 추천 방법에 대한 연구는 꾸준하게 이루어져 왔으며, 본 연구에서는 협업 필터링의 희소 평가 행렬(sparse rating matrix) 문제 개선 방안의 하나로 공통 평가 아이템이 누락되어 유사도 측정이 불가능한 상황에 대처하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위하여 사용자간 이행적 관계 그래프에 기반하는 유사도 평가 모델을 설계하고 오픈 데이터셋인 Movielens에 적용하여 추천 정확도를 측정 비교하였다.

#similarity evaluation model #collaborative filtering #recommender system #sparsity

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[학술대회논문] - B. Sarwar / 2001 / Item-based collaborative filtering recommendation algorithms / Proceedings of World Wide Web 10 Conference : 285 ~ 295

[학술대회논문] - J. Herlocker / 1999 / An Algorithmic Framework for Performing Collaborative Filtering / 22nd Annual International ACM SIGIR Conference : 230 ~ 237

[학술지(정기간행물)] - Z. Huang / 2004 / Applying Associative Retrieval Techniques to Alleviate the Sparsity Problem in Collaborative Filtering / ACM Trans. Information Systems 22 (1) : 116 ~ 142

[학술지(정기간행물)] - G. Groh / 2007 / Recommendations in Taste Related Domains : Collaborative filtering vs. Social filtering / Proc. of GROUP’07 : 127 ~ 136

[학술대회논문] - C. Ziegler / 2005 / Improving recommendation lists through topic diversification / WWW : 22 ~ 32

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