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한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회, 2010 Nov. 12, 2010년, pp.546 - 549
최성운 (고려대학교 모바일솔루션학과) , 서범준 (고려대학교 전기전자전파공학부) , 윤성로 (고려대학교 전기전자전파공학부)
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| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 추천 시스템이 중요한 이유는 무엇인가? | 이에 따라 사용자에 특화된 추천 시스템이 필요하게 되었다. 추천 시스템은 사용자의 정보 검색 노력을 줄여 줄 뿐만 아니라, 사용자의 충성도 제고에도 도움을 주기 때문에 중요하게 인식되고 있으며, 개인에게 좀 더 적합한 정보와 상품을 추천하기 위한 수많은 연구들이 계속 진행되고 있다. | |
| 사용자에 특화된 추천 시스템이 필요하게 된 배경은 무엇인가요? | 인터넷의 발달로 인하여 사람들은 원하는 정보를 쉽고 빠르게 얻게 되었다. 하지만 시간이 흐름에 따라 인터넷상의 정보는 급격하게 방대해 졌고, 수많은 정보 속에서 개인이 필요로 하는 정보를 얻기란 더욱 힘들어 졌다. 이에 따라 사용자에 특화된 추천 시스템이 필요하게 되었다. | |
| 협업 필터링 방법 중에서 사용자 기반 방법은 어떤 방식인가? | 두 방법으로는 사용자를 기반으로 추천하는 사용자 기반(User-based) 협업 필터링 방법[4]과 아이템을 기반으로 추천하는 아이템 기반(Item-based) 협업 필터링 방법 [5]이 있다. 사용자 기반 방법은 사용자들끼리의 상관관계를 계산하여 특정 사용자에게 자신과 가장 높은 상관관계를 가진 사용자들이 구매하였던 아이템을 추천하게 된다. 반면에, 아이템 기반 방법은 각 아이템들에 매겨진 사용자의 구매 또는 평점 기록을 바탕으로, 상관도가 높은 아이템들끼리 묶어 추천하는 방식이다. |
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