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맵리듀스를 이용한 사용자 기반 협업 필터링 추천 기법
User-based Collaborative Filtering Recommender Technique using MapReduce 원문보기

한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회, 2015 Oct. 26, 2015년, pp.331 - 333  

윤소영 (부경대학교) ,  윤성대 (부경대학교)

초록
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네트워크와 모바일 기기의 확산으로 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며 기존의 추천 기법으로는 급증하는 데이터를 효율적으로 처리하는데 문제가 있다. 따라서 가장 널리 사용되는 추천 기법인 협업 필터링 기법의 확장성 문제를 어떻게 해결할 것에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 기법에 분산 병렬처리 방식인 MapReduce를 적용하여 확장성 문제를 줄이고 정확성을 높이는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자 기반 협업 필터링 기법에 MapReduce와 색인기법을 적용하여 유사도 계산에 사용되는 이웃의 수와 이웃의 적합성을 개선하는 방식으로 확장성과 정확성을 개선하는 효과를 기대할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Data is increasing explosively with the spread of networks and mobile devices and there are problems in effectively processing the rapidly increasing data using existing recommendation techniques. Therefore, researches are being conducted on how to solve the scalability problem of the collaborative ...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 협업 필터링 기법에 분산 병렬 처리 방식인 맵리듀스를 적용하여 폭발적으로 증가하는 데이터를 효율적으로 처리하고 협업 필터링 기법의 확장성 문제도 감소시키는 기법을 제안하였다. 제안하는 기법은 사용자가 증가할수록 유사도 계산량의 증가로 인한 확장성과 비용 증가 문제를 감소시키기 위해 맵리듀스를 적용하여 데이터를 분산 처리하고, 추천의 정확성을 좀 더 높이기 위해 유사도 계산 시 공통 평가 아이템에 대한 임계값을 적용하여 이웃의 적합성을 개선하는 방식을 사용하였다.
  • 본 논문에서는 협업 필터링 기법에 분산 병렬 처리 방식인 맵리듀스를 적용한 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 맵리듀스를 적용하여 데이터를 원하는 형태로 분산 병렬처리 한 후 이 데이터들을 사용하여 유사도와 예측값을 추출하는 단계에서도 맵리듀스를 적용하는 기법으로 이를 통해 데이터 처리 시간과 비용을 줄이고 정확성을 개선하고자 한다.
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