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문제 정의
- 그러나 기존에 가장 정확하다고 판단되어 일반적으로 사용되고 있는 피어슨 상관계수 (Pearson Correlation)는 비메트릭 거리(Nonmetric distance)이므로 색인 기법을 적용할 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 색인 기법 올 이용할 수 있는 세가지 벡터 유사도(Vector Similarity)를 제안한다.
- 본 논문에서 제안한 추천 엔진에서의 개인화된 정보와주천 서비스는 개인별 취향과 선호도에 맞는 정보만을 제공해주는 기술이다. 기존의 피어슨 상관계수(Pearson Correlation) 방식의 비메트릭 거리의 문제점을 해결하고 효과적으로 정보를 검색하는 추천 엔진(Recommendation Engine)을 제안하였다.
- 본 추천 엔진의 목적은 웹에서 사용자의 기호에 맞눈 정보를 찾아 주는 것으로, 벡터 유사도(Vector Similarity)를 이용해 사응자의 기호를 예측해 나간다. 먼저 본 논문에서 제안한 추천 엔진 방법을 아웅하는 것이 사용자의 선호도를 더 효고} 적으로 예측할 수 있는가를 평가하기 위하여 기존의 피어슨 상관계수(Pearson Correlation)를 사용하는 방법과 벡터 유사도 (Vector Similarity)를 사용하는 방법을 비교하였다.
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