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NTIS 바로가기정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B, v.19B no.1, 2012년, pp.31 - 36
이정규 ((주)사이람) , 오병화 (서강대학교 컴퓨터공학과) , 양지훈 (서강대학교 컴퓨터공학과)
In recent years, there has been increasing interest in recommender systems which provide users with personalized suggestions for products or services. In particular, researches of collaborative filtering analyzing relations between users and items has become more active because of the Netflix Prize ...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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추천 시스템이란? | 추천 시스템은 많은 양의 이용 가능한 아이템(Item)중에서 사용자(User)의 흥미에 맞는 아이템을 추천해주는 시스템을 말한다. 여러 가지 추천 시스템 기법 중 가장 많이 사용되는 방법은 협력적 여과로서, Amazon. | |
추천 시스템 기법 중 많이 사용되는 방법은? | 추천 시스템은 많은 양의 이용 가능한 아이템(Item)중에서 사용자(User)의 흥미에 맞는 아이템을 추천해주는 시스템을 말한다. 여러 가지 추천 시스템 기법 중 가장 많이 사용되는 방법은 협력적 여과로서, Amazon.com, CDnow. | |
전통적인 협력적 여과 방식에서 사용자 목록과 아이템 목록을 이용해 만든 행렬로 무엇을 나타내는가? | 전통적인 협력적 여과 방식에서는 사용자 목록과 아이템 목록을 이용한다[2]. 이를 통해 행렬을 구성하는데, 각 행렬의 항목 값은 사용자의 아이템에 대한 의견을 나타낸다. 사용자의 의견은 평점과 같은 사용자의 평가를 통해 직접적으로 획득하거나, 또는 사용자의 구매 기록이나 이용 패턴, 특정 페이지에서의 시간 기록 등을 분석해서 간접적으로 얻기도 한다. |
B. M. Sarwar and G. Karypis, J. A. Konstan, and J. T Riedl., "Application of Dimensionality Reduction in Recommender System-A Case Study," ACM WebKDD 2000 Web Mining for E-Commerce Workshop, 2000.
B. M. Sarwar and G. Karypis, J. A. Konstan, and J.T. Riedl, "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms," Proceedings of the 10th international conference on World Wide Web, pp.285-295, 2001.
Netflix Prize, http://www.netflixprize.com
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C. Watkins, "Learning from Delayed Rewards", PhD thesis, Cambridge University, Cambridge, England, 1989.
MovieLens, http://www.movielens.umn.edu
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