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NTIS 바로가기추천 시스템이란 사용자의 요구에 부합하는 정보를 자동으로 검색하여 주는 시스템이다. 본 연구는 일대일 마케팅과 웹 개인화, 맞춤화 서비스를 가능하게 해 정보 제공자와 사용자 모두에게 부가가치를 제공하는 추천 시스템의 성능 향상에 목적을 두고 협업 필터링 추천 시스템에서 사용할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 전통적으로, 협업 필터링 추천 시스템에서는 모든 사용자에게 동일한 기준을 적용하여 추천 리스트를 생성한다. 협업 필터링 추천 시스템의 성능에 가장 중요한 영향을 주는 유사 사용자 그룹의 선정에 있어서도 대부분 동일한 기준을 적용하여 같은 크기의 유사 사용자 그룹을 선정한다. 하지만, 사용자마다 다르게 나타나는 선호도 특성과 패턴으로 인해 유사한 사용자의 크기도 다를 수밖에 없다. 본 연구에서는 이러한 사용자들의 선호 이질성에 주목해, 최적의 유사 사용자 그룹의 크기 역시 사용자마다 차이가 있을 것이라고 생각하였다. 본 연구에서는 사전에 가지고 있는 사용자의 선호도 정보를 바탕으로 사용자마다 다른 최적의 유사 사용자 그룹을 예측하고, 실제 추천 리스트 생성 시 개인화된 유사 사용자 그룹의 크기를 적용하여 추천 리스트를 생성하는 새로운 방법의 협업 필터링 추천 시스템의 방법을 제시하였다. ...
저자 | 김병호 |
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학위수여기관 | 연세대학교 대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 경영학과 |
지도교수 | 임일 |
발행연도 | 2010 |
총페이지 | viii, 78장 |
키워드 | 추천 시스템 협업 필터링 추천 시스템 유사 사용자 그룹 유사 사용자 그룹의 크기 시뮬레이션 recommendation systems CF-based recommendation systems personalized netflix simulation reference group size |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T12182508&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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