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협업 필터링을 활용한 비교과 프로그램 추천 기법: C대학 적용사례
Non-Curriculum Recommendation Techniques Using Collaborative Filtering for C University 원문보기

The journal of Bigdata = 한국빅데이터학회지, v.7 no.1, 2022년, pp.187 - 192  

전유정 (충북대학교 빅데이터협동과정) ,  양경은 (충북대학교 경영정보학과) ,  조완섭 (충북대학교 경영정보학과)

초록
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많은 대학교에서 다양한 교과 및 비교과 활동을 통해 학생들의 취업 역량을 향상하기 위해 노력하고 있지만, 취업을 준비하는 학생마다 목표와 하고자 하는 활동이 다르다. 따라서 기존에 획일적이고 종합적으로 제공하고 있는 프로그램이 실제로 학생들에게 적합한지 여부를 판단하기 어려우므로 개인화 추천 시스템의 도입이 필요하다. 본 연구에서는 충북대학교의 모든 학생에게 일괄적으로 제안되고 있는 비교과 프로그램을 학년 및 학과별로 분류하여 제시하는 방법을 제안하였다. 또한, 비교과 프로그램에 참여한 학생의 평점 데이터를 사용하여 협업 필터링 모델 3가지를 구현하고, 성능을 비교해 가장 정확도가 높은 모델로 개인화된 맞춤형 추천을 제안한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Many schools are trying to improve students' competencies through many subjects and non-curricular activities, each students has different goals and different activities to prepare for employment. Accordingly, it is difficult to determine whether the programs offered in a comprehensive and comprehen...

주제어

참고문헌 (5)

  1. 김두형, 신우석, 한기웅, 이진숙, 문기범, 이수강, 한수연, 권혜정, 한성원. "협업필터링을 활용한 대학 교양과목 추천 시스템", 대한산업공학회 추계학술대회 논문집, 2551-2556, 2020.? 

  2. 최재용, 임종태, 오영호, 편도웅, 이소민, 백연희, 신보경, 박수빈, 복경수, 유재수. "개인 맞춤형 대학 교육 콘텐츠 추천 시스템의 설계 및 구현", 한국정보과학회, 168-170, 2020.? 

  3. 이준범. "KcBERT: 한국어 댓글로 학습한 BERT", 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 논문집, 32, 437-440, 2020.? 

  4. 이희춘. "추천시스템에서 Top-N 추천을 위한 순위 적합에 관한 연구", Journal of The Korean Data Analysis Society. 8(6). 2597-2607, 2006.? 

  5. 전유정, 협업필터링을 통한 비교과 프로그램 추천 시스템, C대학을 중심으로, 석사학위논문, 충북대학교, 2022. 

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