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대용량 개인화 실시간 상품 추천 시스템 설계
Design of a Large Real-Time Personalized Recommendation System 원문보기

한국정보처리학회 2006년도 제25회 춘계학술발표대회, 2006 May 01, 2006년, pp.109 - 112  

김종희 (충북대학교 컴퓨터 공학과) ,  심장섭 (정보통신연구진흥원 정보화추진팀) ,  이동하 ((주)넷스루) ,  정순기 (충북대학교 컴퓨터 공학과)

초록
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최근 대용량 추천시스템에 대한 필요성이 증가하고 있고, 특히 대규모 인터넷 쇼핑몰을 위한 개인화 추천 시스템 구조에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 인터넷 쇼핑몰 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 사용자 정보의 일괄처리와 카테고리의 계층적 특성을 반영하면서 데이터 마이닝 기법을 활용하여 개인화된 추천 엔진을 대형 시스템에서 동작하도록 설계 하였다. 설계 구현한 시스템의 평가를 위해, 대형 쇼핑몰의 데이터를 이용하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 구하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 대용량에서의 데이터 처리를 위해 순차 패턴과 k-means 클러스터링 기법을 활용하고, 고객이 선호하는 상품들을 정렬하여 지지도가 높은 상품을 추천하기 위하여 Match-Find 알고리즘을 제안하여 적용한 웹로그데이터를 가지고 상품 패턴의 학습 성능, 상품 추천 성능 및 추천 타당성을 평가하며, 평가 결과를 기초로 고객들에게 상품 추천정 보를 제공할 수 있는지 검증한다.
  • 상품 추천 시스템의 실험 환경과 성능 평가를 기 술한다.
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