[국내논문]소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 협업필터링의 특이취향 사용자(Gray Sheep) 문제 해결 Resolving the 'Gray sheep' Problem Using Social Network Analysis (SNA) in Collaborative Filtering (CF) Recommender Systems원문보기
상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.
상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.
Recommender system has become one of the most important technologies in e-commerce in these days. The ultimate reason to shop online, for many consumers, is to reduce the efforts for information search and purchase. Recommender system is a key technology to serve these needs. Many of the past studie...
Recommender system has become one of the most important technologies in e-commerce in these days. The ultimate reason to shop online, for many consumers, is to reduce the efforts for information search and purchase. Recommender system is a key technology to serve these needs. Many of the past studies about recommender systems have been devoted to developing and improving recommendation algorithms and collaborative filtering (CF) is known to be the most successful one. Despite its success, however, CF has several shortcomings such as cold-start, sparsity, gray sheep problems. In order to be able to generate recommendations, ordinary CF algorithms require evaluations or preference information directly from users. For new users who do not have any evaluations or preference information, therefore, CF cannot come up with recommendations (Cold-star problem). As the numbers of products and customers increase, the scale of the data increases exponentially and most of the data cells are empty. This sparse dataset makes computation for recommendation extremely hard (Sparsity problem). Since CF is based on the assumption that there are groups of users sharing common preferences or tastes, CF becomes inaccurate if there are many users with rare and unique tastes (Gray sheep problem). This study proposes a new algorithm that utilizes Social Network Analysis (SNA) techniques to resolve the gray sheep problem. We utilize 'degree centrality' in SNA to identify users with unique preferences (gray sheep). Degree centrality in SNA refers to the number of direct links to and from a node. In a network of users who are connected through common preferences or tastes, those with unique tastes have fewer links to other users (nodes) and they are isolated from other users. Therefore, gray sheep can be identified by calculating degree centrality of each node. We divide the dataset into two, gray sheep and others, based on the degree centrality of the users. Then, different similarity measures and recommendation methods are applied to these two datasets. More detail algorithm is as follows: Step 1: Convert the initial data which is a two-mode network (user to item) into an one-mode network (user to user). Step 2: Calculate degree centrality of each node and separate those nodes having degree centrality values lower than the pre-set threshold. The threshold value is determined by simulations such that the accuracy of CF for the remaining dataset is maximized. Step 3: Ordinary CF algorithm is applied to the remaining dataset. Step 4: Since the separated dataset consist of users with unique tastes, an ordinary CF algorithm cannot generate recommendations for them. A 'popular item' method is used to generate recommendations for these users. The F measures of the two datasets are weighted by the numbers of nodes and summed to be used as the final performance metric. In order to test performance improvement by this new algorithm, an empirical study was conducted using a publically available dataset - the MovieLens data by GroupLens research team. We used 100,000 evaluations by 943 users on 1,682 movies. The proposed algorithm was compared with an ordinary CF algorithm utilizing 'Best-N-neighbors' and 'Cosine' similarity method. The empirical results show that F measure was improved about 11% on average when the proposed algorithm was used . Past studies to improve CF performance typically used additional information other than users' evaluations such as demographic data. Some studies applied SNA techniques as a new similarity metric. This study is novel in that it used SNA to separate dataset. This study shows that performance of CF can be improved, without any additional information, when SNA techniques are used as proposed. This study has several theoretical and practical implications. This study empirically shows that the characteristics of dataset can affect the performance of CF recommender systems. This helps researchers understand factors affec
Recommender system has become one of the most important technologies in e-commerce in these days. The ultimate reason to shop online, for many consumers, is to reduce the efforts for information search and purchase. Recommender system is a key technology to serve these needs. Many of the past studies about recommender systems have been devoted to developing and improving recommendation algorithms and collaborative filtering (CF) is known to be the most successful one. Despite its success, however, CF has several shortcomings such as cold-start, sparsity, gray sheep problems. In order to be able to generate recommendations, ordinary CF algorithms require evaluations or preference information directly from users. For new users who do not have any evaluations or preference information, therefore, CF cannot come up with recommendations (Cold-star problem). As the numbers of products and customers increase, the scale of the data increases exponentially and most of the data cells are empty. This sparse dataset makes computation for recommendation extremely hard (Sparsity problem). Since CF is based on the assumption that there are groups of users sharing common preferences or tastes, CF becomes inaccurate if there are many users with rare and unique tastes (Gray sheep problem). This study proposes a new algorithm that utilizes Social Network Analysis (SNA) techniques to resolve the gray sheep problem. We utilize 'degree centrality' in SNA to identify users with unique preferences (gray sheep). Degree centrality in SNA refers to the number of direct links to and from a node. In a network of users who are connected through common preferences or tastes, those with unique tastes have fewer links to other users (nodes) and they are isolated from other users. Therefore, gray sheep can be identified by calculating degree centrality of each node. We divide the dataset into two, gray sheep and others, based on the degree centrality of the users. Then, different similarity measures and recommendation methods are applied to these two datasets. More detail algorithm is as follows: Step 1: Convert the initial data which is a two-mode network (user to item) into an one-mode network (user to user). Step 2: Calculate degree centrality of each node and separate those nodes having degree centrality values lower than the pre-set threshold. The threshold value is determined by simulations such that the accuracy of CF for the remaining dataset is maximized. Step 3: Ordinary CF algorithm is applied to the remaining dataset. Step 4: Since the separated dataset consist of users with unique tastes, an ordinary CF algorithm cannot generate recommendations for them. A 'popular item' method is used to generate recommendations for these users. The F measures of the two datasets are weighted by the numbers of nodes and summed to be used as the final performance metric. In order to test performance improvement by this new algorithm, an empirical study was conducted using a publically available dataset - the MovieLens data by GroupLens research team. We used 100,000 evaluations by 943 users on 1,682 movies. The proposed algorithm was compared with an ordinary CF algorithm utilizing 'Best-N-neighbors' and 'Cosine' similarity method. The empirical results show that F measure was improved about 11% on average when the proposed algorithm was used . Past studies to improve CF performance typically used additional information other than users' evaluations such as demographic data. Some studies applied SNA techniques as a new similarity metric. This study is novel in that it used SNA to separate dataset. This study shows that performance of CF can be improved, without any additional information, when SNA techniques are used as proposed. This study has several theoretical and practical implications. This study empirically shows that the characteristics of dataset can affect the performance of CF recommender systems. This helps researchers understand factors affec
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문제 정의
본 연구에서는 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis: SNA) 기법을 활용하여 협업필터링 (Collaborative Filtering: CF) 추천시스템의 성능을 향상시키고자 데이터 튜닝을 통한 특이한 취향의 고객들을 분리하는 방법을 개발하였고 시뮬레이션을 통해 이를 검증하였다. 검증 결과, 가중평균을 적용한 개발모델이 일반적인 협업필터링의 모델보다 평균 10%의 성능향상을 보였다.
제안 방법
본 연구에서는 고객의 거래데이터에 협업필터링 알고리즘을 적용하기 이전에, 독특한 취향의 고객들(gray sheep)을 분리하기 위하여 소셜 네트워크 분석의 연결 정도 중앙성(degree centrality) 지표를 이용하였다. 노드들을 연결 정도 중앙성의 값 순으로 정리하고, 시뮬레이션을 통하여 결정된 기준 값을 기준으로 연결 정도 중앙성이 낮은 데이터셋과 그렇지 않은 나머지 데이터셋으로 분리하였다. 이 각각의 데이터셋에 대하여 최고의 성과를 내는 다른 유사도 기법(Similarity Measure)기법과 다른 트레이닝셋(training set)을 적용한다.
[Table 3]은 연결 정도 중앙성이 1600이하인 41개 노드들로 구성된 데이터셋에 대한 결과이다. 독특한 취향의 사용자들(gray sheep)이 몰려 있는 이 데이터셋에서는 코사인 유사도 기법으로는 추천생성이 불가능하므로, 베스트셀러 추천기법으로 시뮬레이션을 진행하였다. 정확한 추천성능 비교를 위하여 트레이닝셋을 노드를 분리하기 전의 943개 노드가 모두 포함된 전체 데이터셋으로 지정하고, 테스트셋을 지표로 분리한, 41개 노드가 들어있는 데이터셋으로 하였다.
본 논문에서 사용한 소셜 네트워크 분석(SNA) 기법을 활용한 협업필터링 추천시스템의 경우, 연결 정도 중앙성 값에 의해 분리된 2가지 데이터 셋의 추천성과가 각각 다르다. 따라서 공정한 비교를 위하여 노드들의 숫자비율에 따라 이 2가지 데이터 셋의 추천성능의 가중평균을 구하고, 이를 일반적인 협업필터링 추천시스템의 성능과 비교하였다.
Step 4: 분리된 하위 노드들의 데이터셋에서는 독특한 취향의 고객들이 몰려있기 때문에 위에서 구한 동일한 유사도 기법을 적용 하면 추천아이템이 생성되지 않거나 생성되더라도 정확도가 낮을 가능성이 많다. 따라서 이 노드들에 대해서는 노드를 분리하기 전의 모든 고객들이 포함된 전체 데이터를 트레이닝셋(training set)으로 지정하고, 독특한 고객들을 의미하는 하위 노드들을 테스트셋(test set)으로 하여 인기 항목 추천(popular items) 방법으로 추천을 실시한다.
본 연구는 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis: SNA) 기법을 활용하여 데이터셋을 튜닝하는 협업필터링 (Collaborative Filtering: CF) 추천시스템을 개발하고 시뮬레이션을 통해 이를 검증하였다. 보다 상세하게는 고객들의 거래데이터에서 독특한 취향의 고객들(isolate nodes)을 소셜 네트워크 분석 지표를 활용하여 분리해 내고, 이를 통한 거래 데이터셋 자체의 튜닝으로 추천 시스템의 성능을 향상시키는 방법에 관한 것이다.
[Table 2]는 남겨진 902개의 노드로 이루어진 데이터셋에서 코사인 유사도 기법으로 이웃의 숫자가 70명일 때 최적의 추천성과를 내는 것을 보여주고 있다. 시뮬레이션을 위하여 랜덤샘플링 방식으로, 902개 노드 데이터셋 전체를 트레이닝셋 80%, 테스트셋 20% 비율로 나누어 실시하였다.
실험을 위하여 R의 tnet과 Recommanderlab 패키지를 사용하여 추천시스템을 구축하고 시뮬레이션을 진행하였다. 추천알고리즘의 적용 단계에서는 일반적으로 많이 사용하는 사용자기반 협업필터링 알고리즘과 유사도 기법으로 코사인 유사도(Cosine similarity)와 베스트셀러 추천 (popular similarity)을 사용하였다.
전체 943개의 노드들이 있는 데이터셋에서 연결 정도 중앙성이 1600이하인 노드 41개를 분리하고 902개 노드들의 데이터셋에 대하여 일반 협업필터링 알고리즘으로 시뮬레이션 하였다. 이때 1600이라는 숫자는 시뮬레이션을 통해서 추천시스템의 정확도가 최대가 되는 숫자를 구한 결과이다.
대상 데이터
본 실험에서는 미네소타대학(University of Minnesota)의 GroupLens Research Project팀에 의해 수집된 MovieLens 데이터를 사용하였다. 데이터는 MovieLens 웹사이트(http://movielens.org) 를 통해 1997년 9월 19일부터 1998년 4월 22일까지 7개월 간 수집되었다. 총 1,682개의 영화에 대해 943명의 고객들이 리커트 5점 척도로 매긴 100,000 건의 평가 데이터이다.
본 실험에서는 미네소타대학(University of Minnesota)의 GroupLens Research Project팀에 의해 수집된 MovieLens 데이터를 사용하였다. 데이터는 MovieLens 웹사이트(http://movielens.
독특한 취향의 사용자들(gray sheep)이 몰려 있는 이 데이터셋에서는 코사인 유사도 기법으로는 추천생성이 불가능하므로, 베스트셀러 추천기법으로 시뮬레이션을 진행하였다. 정확한 추천성능 비교를 위하여 트레이닝셋을 노드를 분리하기 전의 943개 노드가 모두 포함된 전체 데이터셋으로 지정하고, 테스트셋을 지표로 분리한, 41개 노드가 들어있는 데이터셋으로 하였다.
org) 를 통해 1997년 9월 19일부터 1998년 4월 22일까지 7개월 간 수집되었다. 총 1,682개의 영화에 대해 943명의 고객들이 리커트 5점 척도로 매긴 100,000 건의 평가 데이터이다.
데이터처리
마지막으로 성능비교에 더욱 공정성을 기하기 위하여, [Table 4] 에서 보여지는 바와 같이 코사인 유사도를 적용하여 최적의 성과를 구한 902개 데이터셋과 베스트셀러 유사도를 적용하여 추천성능을 구한 41개 노드 데이터셋에 대하여 노드수들의 비율로 가중평균을 구하였다.
0475로 최고의 성과가 나타났다. 이 값을 뒤의 SNA를 적용한 협업필터링 추천시스템의 성과와 비교하였다.
제시된 방법의 성과를 측정하기 위하여 본 기법을 적용하지 않은 추천시스템과 본 기법을 적용한 추천시스템을 각각 최고의 성능을 내도록 시뮬레이션하여 성능을 비교하였다.
이론/모형
데이터 튜닝을 하지 않은 원본 데이터셋을 일반 협업필터링 추천알고리즘을 사용하여 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션을 위한 프로그램은 R을 사용하였다.
본 연구에서는 고객의 거래데이터에 협업필터링 알고리즘을 적용하기 이전에, 독특한 취향의 고객들(gray sheep)을 분리하기 위하여 소셜 네트워크 분석의 연결 정도 중앙성(degree centrality) 지표를 이용하였다. 노드들을 연결 정도 중앙성의 값 순으로 정리하고, 시뮬레이션을 통하여 결정된 기준 값을 기준으로 연결 정도 중앙성이 낮은 데이터셋과 그렇지 않은 나머지 데이터셋으로 분리하였다.
중앙성(centrality)은 소셜 네트워크 분석에서 쓰이는 대표적인 지표 중 하나로 연결 정도 중앙성(degree centrality), 인접 중앙성(closeness centrality), 사이 중앙성(betweenness centrality)이 있으며 이 세 가지는 각기 다른 ‘중심’을 측정한다(Kim, 2013; Sohn, 2008). 본 연구에서는 사용자와 선호하는 영화간의 네트워크에서 특이한 취향의 사용자(gray sheep), 즉 다른 노드와의 연결이 되지 않았거나 링크(link) 수가 작은 노드를 분류해내기 위하여 다른 노드와의 연결된 정도를 의미하는 연결 정도 중앙성 지표를 사용한다 (Sohn, 2008). 연결 정도 중앙성은 한 노드에 직접 연결되어 있는 노드들의 합으로 간단히 측정이 가능하며 구하는 식은 아래와 같다.
노드들을 연결 정도 중앙성의 값 순으로 정리하고, 시뮬레이션을 통하여 결정된 기준 값을 기준으로 연결 정도 중앙성이 낮은 데이터셋과 그렇지 않은 나머지 데이터셋으로 분리하였다. 이 각각의 데이터셋에 대하여 최고의 성과를 내는 다른 유사도 기법(Similarity Measure)기법과 다른 트레이닝셋(training set)을 적용한다.
실험을 위하여 R의 tnet과 Recommanderlab 패키지를 사용하여 추천시스템을 구축하고 시뮬레이션을 진행하였다. 추천알고리즘의 적용 단계에서는 일반적으로 많이 사용하는 사용자기반 협업필터링 알고리즘과 유사도 기법으로 코사인 유사도(Cosine similarity)와 베스트셀러 추천 (popular similarity)을 사용하였다.
정확도는 무비렌즈 전체 데이터셋에서 고객별로 추천한 영화들 중에 실제 고객이 좋다고 선호도를 표시한 영화의 비율을 나타내고, 회상은 고객별 선호도를 표시한 영화들 중에 추천시스템이 실제 추천한 영화의 비율을 나타낸다. 하지만 이 둘은 서로 trade-off 관계에 있으므로 최근에는 F 값을 많이 활용하고 있으며, 본 실험에서도 이 F 값을 최종 측정지표로 사용하였다 (Sarwar et al., 2000).
성능/효과
본 연구에서는 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis: SNA) 기법을 활용하여 협업필터링 (Collaborative Filtering: CF) 추천시스템의 성능을 향상시키고자 데이터 튜닝을 통한 특이한 취향의 고객들을 분리하는 방법을 개발하였고 시뮬레이션을 통해 이를 검증하였다. 검증 결과, 가중평균을 적용한 개발모델이 일반적인 협업필터링의 모델보다 평균 10%의 성능향상을 보였다.
시뮬레이션 결과, [Table 5]와 같이 소셜 네트워크분석(SNA) 기법을 적용하지 않은 원래의 협업필터링(CF) 추천시스템 알고리즘으로는 F값이 0.0475였고, 소셜 네트워크분석(SNA) 기법을 적용한 협업필터링(CF) 추천시스템의 F값은 0.052로 추천성능이 평균 9.5% 향상되었음을 검증하였다. [Figure 1] 의 그래프를 통하여 본 연구에서 개발한 알고리즘에 의해 회상(Recall) 값이 크게 개선되는 것을 볼 수 있다.
추천갯수가 1, 3, 5 개 일 때, 각각의 F값을 구하여 비교하면 추천갯수가 1(n=1)일 경우에는 최대 11%까지 성능이 향상되었다.
후속연구
그러나 무비렌즈 데이터 한 종류로 모형을 검증을 하였기 때문에 향후 좀 더 다양한 도메인의 데이터에서 검증이 필요하다. 또한 본 연구에서 제안하는 모형의 절대적인 성과가 낮다는 한계점이 존재한다.
그럼에도 불구하고 본 연구는 이론적인 측면에서 SNA 방법을 적용해서 CF의 정확도 향상의 여지를 보여줬으며 앞으로 다른 측면에서의 정확도 향상의 밑거름이 될 수 있을 것으로 기대된다. 실무적으로는 이 연구의 성과는 추후 전자상거래 기업들이 추천 시스템을 구축하고 고객들에게 맞춤형 개인화 서비스를 실시함에 있어, 비교적 간단하게 적용하여 추천성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘이 될 것으로 기대된다.
그러나 무비렌즈 데이터 한 종류로 모형을 검증을 하였기 때문에 향후 좀 더 다양한 도메인의 데이터에서 검증이 필요하다. 또한 본 연구에서 제안하는 모형의 절대적인 성과가 낮다는 한계점이 존재한다. 추후 추천 성능을 개선하기 위하여 추가적인 알고리즘과 데이터 셋팅의 결합에 대한 연구가 이루어져야 할 필요가 있다.
그럼에도 불구하고 본 연구는 이론적인 측면에서 SNA 방법을 적용해서 CF의 정확도 향상의 여지를 보여줬으며 앞으로 다른 측면에서의 정확도 향상의 밑거름이 될 수 있을 것으로 기대된다. 실무적으로는 이 연구의 성과는 추후 전자상거래 기업들이 추천 시스템을 구축하고 고객들에게 맞춤형 개인화 서비스를 실시함에 있어, 비교적 간단하게 적용하여 추천성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘이 될 것으로 기대된다.
또한 본 연구에서 제안하는 모형의 절대적인 성과가 낮다는 한계점이 존재한다. 추후 추천 성능을 개선하기 위하여 추가적인 알고리즘과 데이터 셋팅의 결합에 대한 연구가 이루어져야 할 필요가 있다.
참고문헌 (22)
Ahn, S. M., I. H. Kim, B. G. Choi, Y. H. Cho, E. H. Kim, and M. Y. Kim, "Understanding the Performance of Collaborative Filtering Recommendation through Social Network Analysis" Society for e-Business Studies, Vol.17, No.2(2012), 129-147.
Barragans-Martinez, A. B., E. Costa-Montenegro, J. C. Burguillo, M. Rey-Lopez, F. A. Mikic-Fonte and A. Peleteiro, "A Hybrid Content-Based and Item-Based Collaborative Filtering Approach to Recommend Tv Programs Enhanced with Singular Value Decomposition," Information Sciences, Vol.180, No.22(2010), 4290-4311.
Claypool, M., A. Gokhale, T. Miranda, P. Murnikov, D. Netes, and M. Sartin. "Combining Content-Based and Collaborative Filters in an Online Newspaper," Proceedings of ACM SIGIR workshop on recommender systems, (1999).
Dorogovtsev, S. N. and J. F. F. Mendes, "Evolution of Networks," Advances in Physics, Vol.51, No.4 (2002), 1079-1187.
Ghazanfar, M. A. and A. Prugel-Bennett, "Leveraging Clustering Approaches to Solve the Gray-Sheep Users Problem in Recommender Systems," Expert Systems with Applications, Vol.41, No.7 (2014): 3261-3275.
Goldberg, D., D. Nichols, B. M. Oki, and D. Terry, "Using Collaborative Filtering to Weave an Information Tapestry," Communications of the Acm, Vol.35, No.12(1992), 61-70.
Herlocker, J. L., J. A. Konstan, and J. T. Riedl, "An Empirical Analysis of Design Choices in Neighborhood-Based Collaborative Filtering Algorithms," Information Retrieval, Vol.5, No.4 (2002), 287-310.
Herlocker, J. L., J. A. Konstan, L. G. Terveen and J. T. Riedl, "Evaluating collaborative filtering recommender systems," ACM Transactions on Information Systems (TOIS), Vol.22, No.1(2004), 5-53.
Hung, L. P., "A Personalized Recommendation System Based on Product Taxonomy for One-to-One Marketing Online," Expert Systems with Applications, Vol.29, No.2(2005), 383-392.
Im, I. and A. Hars, "Does a One-Size Recommendation System Fit All? The Effectiveness of Collaborative Filtering Based Recommendation Systems across Different Domains and Search Modes," ACM Transactions on Information Systems (TOIS), Vol.26, No.1(2007).
Kim, H. K., J. K. Kim, and Q.-Y. Chen, "A Network Approach to Derive Product Relations and Analyze Topological Characteristics", Journal of Intelligence and Information Systems, Vol.15, No.4 (2009), 159-182.
Kim, Y. H., Social Network Analysis, Pakyoungsa, Seoul, 2013.
Konstan, J. A., B. N. Miller, D. Maltz, J. L. Herlocker, L. R. Gordon, and J. Riedl, "Grouplens: Applying Collaborative Filtering to Usenet News," Communications of the ACM, Vol.40, No.3(1997), 77-87.
Konstan, J. A., J. Riedl, A. Borchers, and J. L. Herlocker, "Recommender Systems: A Grouplens Perspective," In Recommender Systems: Papers from the 1998 Workshop (AAAI Technical Report WS-98-08), (1998), 60-64.
Lee, Y. J., S. H. Lee,and C. J. Wang, "Improving Sparsity Problem of Collaborative Filtering in Educational Contents Recommendation System,", Proceedings of Korea Information Science Society, Vol.30, No.1(A)(2003), 830-832.
Newman, M. E. J., "The Structure and Function of Complex Networks," Siam Review, Vol.45, No.2 (2003), 167-256.
Park, J. H. and Y. H. Cho, "Social Network Analysis for the Effective Adoption of Recommender Systems," Journal of Intelligence and Information Systems, Vol.17, No.4(2011), 305-316.
Pham, M. C., Y. Cao, R. Klamma, and M. Jarke, "A Clustering Approach for Collaborative Filtering Recommendation Using Social Network Analysis," Journal of Universal Computer Science, Vol.17, No.4(2011), 583-604.
Sarwar, B., G. Karypis, J. Konstan, and J. Riedl, "Analysis of Recommendation Algorithms for E-Commerce," Proceedings of the 2nd ACM conference on Electronic commerce, (2000), 158-167.
Shin, C. H., J. W. Lee, H. N. Yang, and I. Y. Choi, "The Research on Recommender for New Customers Using Collaborative Filtering and Social Network Analysis,", Journal of Intelligence and Information Systems, Vol.18, No.4(2012), 19-42.
Sohn, D. W., Social Network Analysis, Kyungmoon publishers, Seoul, 2008.
Su, X. and T. M. Khoshgoftaar, "Collaborative Filtering for Multi-Class Data Using Bayesian Networks," International Journal on Artificial Intelligence Tools, Vol.17, No.1(2008), 71-85.
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