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NTIS 바로가기한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.19 no.1, 2015년, pp.113 - 118
정인용 (Department of Computer Engineering, Paichai University) , 양새동 (Department of Computer Engineering, Paichai University) , 정회경 (Department of Computer Engineering, Paichai University)
Recommendation system is filtering for users require appropriate information from increasing information. Recommendation system is provides the information based on user information or content that information entered in the original through process of filtering through the algorithm. Recommend syst...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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추천 시스템은 어떻게 사용자에게 적합한 정보를 제공하는가? | 추천 시스템은 사용자의 취향이나 선호의 기반으로 정보를 선별하여 사용자에게 적합한 정보를 제공한다. 따라서 추천 시스템이 적용된 기업은 다른 기업에 비해 고객관리나 매출 향상 등의 경쟁력을 갖출 수 있으며 불필요한 정보를 제공하지 않아 자원의 낭비나 고객의 만족도를 높일 수 있다[2]. | |
Cold-Start가 발생하는 대표적인 이유는 무엇인가? | 잠재적으로 발생되는 Cold-Start는 자동화된 데이터 모델에서 발생된다. 대표적으로 추천 시스템에서 발생하며 정보 선별에 기반이 되는 정보가 부족하면 발생된다. 협업 필터링 기법에서는 식별된 사용자가 선호하는 정보와 항목 기반으로 정보를 선별하지만 이러한 정보가 충분하지 않으면 Cold-Start가 발생된다. | |
협업 필터링 기법을 사용한 추천 시스템의 특징은 무엇인가? | 대부분의 추천 시스템에서는 협업 필터링 기법을 사용한다. 협업 필터링 기법을 사용한 추천 시스템은 사용자들의 선호도를 수집한 뒤 이를 기반으로 사용자들의 관심사나 유사한 취향을 예측한다. 협업 필터링 기법에서는 사용자 정보와 항목 기반으로 정보를 선별한다. |
Hornung, Thomas, et al, "Evaluating hybrid music recommender systems," Web Intelligence (WI) and Intelligent Agent Technologies (IAT), vol. 1, 2013.
Zhang, Zui, et al, "A hybrid fuzzy-based personalized recommender system for telecom products/services," Information Sciences 235, pp. 117-129, Jun. 2013.
Sun, Mingxuan, et al, "Learning multiple-question decision trees for cold-start recommendation," Proceedings of the sixth ACM international conference on Web search and data mining, 2013.
Ortega, Fernando, et al, "Improving collaborative filteringbased recommender systems results using Pareto dominance," Information Sciences: an International Journal 239, pp. 50-61, 2013.
Van Meteren, Robin, and Maarten Van Someren, "Using content-based filtering for recommendation," Proceedings of the Machine Learning in the New Information Age: MLnet/ECML2000 Workshop, 2000.
Basilico, Justin, and Thomas Hofmann, "Unifying collaborative and content-based filtering," Proceedings of the twenty-first international conference on Machine learning, 2004.
Sarwar, Badrul, et al, "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms," Proceedings of the 10th international conference on World Wide Web, 2001.
Wei, Suyun, et al, "Item-based collaborative filtering recommendation algorithm combining item category with interestingness measure," Computer Science & Service System (CSSS), 2012.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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