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NTIS 바로가기韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.17 no.4, 2012년, pp.83 - 90
In e-commerce systems that deal with a large number of items, the function of personalized recommendation is essential. Collaborative filtering that is a successful recommendation algorithm, suffers from the sparsity, cold-start, and scalability restrictions. Additionally, this work raises a new fla...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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협업필터링의 평가 방법으로는 어떤 것들이 있는가? | 협업필터링의 평가 방법에는 추천 정확도 측정 방법과 유용성 평가 방법이 있다. MAE, Precision, Recall등의 정확도 측정방법이 개발되었으나 이들을 포괄적으로 평가할 수 있는 연구는 상대적으로 부족하였다. | |
개인화된 추천 방법에는 어떤 것들이 있는가? | com과 같이 음악, 영화, 책 등 상품의 수가 지속적으로 증가하는 대규모 전자상거래 사이트에서는 필수적이다. 개인화된 추천 방법에는 고객 프로필에 근거하는 내용기반 추천(content-based recommendation)과 많이 구매되는 상품을 추천하는 통계적 방법(statistical recommendation), 그리고 협업필터링(collaborative filtering)이 있다[1-5]. 내용기반 추천은 사용자 프로필에 추천에 필요한 충분한 자료가 포함되어 있어야 하는 특성이 있고 상품과 사용자의 수가 증가할수록 확장성의 문제가 발생한다[6]. | |
내용기반 추천 알고리즘에서 사용자와 아이템의 수가 증가할수록 무엇이 감소하는가? | 이 방법은 포트폴리오 효과(portfolio effect)를 유발하기 쉬운데, 즉 사용자가 이미 알고 있거나, 알고 있는 것과 유사한 아이템만을 주로 추천해 주는 것을 말한다 [11]. 또한 이 방법은 프로필 내용이 희박할 경우 추천의 질이 떨어질 수 있으며, 사용자와 아이템의 수가 증가할수록 알고리즘의 확장성이 떨어지게 된다[13]. |
J. Konstan, D. B. Miller, D. Maltz, J. Herlocker, L. Gordon, and J. Riedl, "GroupLens: Applying collaborative filtering to Usenet news," Communications of ACM, Vol. 40, No. 3, pp. 77-87, 1997.
M. Pazzani, "A Framework for Collaborative, Content-Based, and Demographic Filtering," Artificial Intelligence Review, pp. 393-408, Dec 1999.
B. Sarwar, G. Karypis, J. Konstan, and J. Riedl, "Item-based collaborative filtering recommendation algorithm," Proc. of the 10th international conference on World Wide Web, pp. 285-295, 2001.
A. Ferman, J. Errico, P. Beek, and M. Sezan, "Content-based Filtering and Personalization Using Structural Metadata," Proc. of the 2nd ACM/IEEE-CS Joint Conference on Digital libraries, NY, USA, pp. 393-393, 2002.
H. Kwak,C. Lee,H. Park, and S. Moon, "What is Twitter, a Social Network or a News Media?," Proc. the 19th International World Wide Web Conference, April 26-30, Raleigh NC USA, pp. 591-600, 2010.
H. Liu and P. Maes, "InterestMap: Harvesting Social Network Profiles for Recommendations," Proc. of the Beyond Personalization Workshop, San Diego, California, pp. 54-49, 2005.
M. O. Connor and J. Herlocker, "Clustering Items for Collaborative Filtering," Proc. of the ACM SIGIR Workshop on Recommender Systems, Berkeley, CA, 1999.
C. Ding and X. He, "K-Means Clustering via Principal Component Analysis," Proc. of the 21th Int. Conf. on Machine Learning, pp. 225-232, 2004.
P. Melville, R. J. Mooney, and R. Nagarajan, "Content-Boosted Collaborative Filtering for Improved Recommendations," Proc. of the Eighteenth National Conference on Artificial Intelligence, Edmonton, Canada, pp. 187-192, July 2002.
J. L. Herlocker, J. A. Konstan, A. Borchers, and J. Riedl, "An Algorithmic Framework for Performing Collaborative Filtering," Proc. of 22nd Annual International ACM SIGIR Conference, Research and Development in Information Retrieval, 1999.
G. Groh and C. Ehmig, "Recommendations in Taste Related Domains: Collaborative filtering vs. Social filtering," Proc. of GROUP'07, pp. 127-136, 2007.
M. Balabanovic and Y. Shoham, "Fab: Content-Based, Collaborative Recommendation," Communications of the ACM, Vol. 40, No. 3, pp. 66-72, 1997.
Y. Yang and J. Li, "Interest-based Recommendation in Digital Library," Journal of Computer Science, Vol. 1, No. 1, pp. 40-46, 2005.
J. L. Herlocker, J. A. Konstan, and J. T. Riedl, "An Empirical Analysis of Design Choices in Neighborhood-based Collaborative Filtering Systems," Information Retrieval, Vol. 5, pp. 287-310, 2002.
Z. Huang, H. Chen, and D. Zeng, "Applying Associative Retrieval Techniques to Alleviate the Sparsity Problem in Collaborative Filtering," ACM Trans. Information Systems, Vol. 22, No. 1, pp. 116- 142, 2004.
S. Brin, "Near Neighbor Search in Large Metric Spaces," Proc. of the 21th International Conference on Very Large DataBases, pp. 574-584, 1995.
F. Zhang, H. Liu, and J. Chao, "A Two-stage Recommendation Algorithm Based on K-means Clustering In Mobile E-commerce," Journal of Computational Information Systems, Vol. 6, No. 10, pp. 3327-3334, 2010.
S. Gong, "A Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on User Clustering and Item Clustering," Journal of Software, Vol. 5, No. 7, July 2010.
J. Herlocker, J. Konstan, L. Terveen, and J. Riedl, "Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems," ACM Transactions on Information Systems, Vol. 22, No. 1, pp. 5-53, January 200.
T. Kim, S. Park, and S. Yang, "Improving Prediction Quality in Collaborative Filtering based on Clustering," Proc. of 2008 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, pp. 704-710, 2008.
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