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문제 정의
- 본 논문에서는 희박성 문제를 해결하기 위해 고객들이 가지고 있는 개인들의 특징인 개인 성향을 가지고 비슷한 그룹으로 분류한 뒤, 가장 비슷한 성향의 고객의 영화 평점을 찾아 영화를 추천할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한 기존의 방법들 중 허재성[2], 이선영[3], 장슬기[4]가 제시한 방법들과 성능 평가한다.
- 본 연구는 기존 협업필터링 기법에 개인의 성향 중 개인의 특징을 결정할 수 있는 선호장르, 성격, 나이를 가지고 고객과 가장 비슷한 성향의 고객을 추출하여 개인에 가장 적합한 영화을 추천하기 위한 추천 시스템을 개발한다. 본 연구에서 제안하는 추천시스템은 (그림 1)과 같다.
- 본 논문에서는 6개의 개인 성향 중에 개인화에 가장 영향을 주는 요인을 분석하여 그 요인을 가지고 구현하였다. 6개의 개인 성향을 가지고 취할 수 있는 모든 방법인 26 = 64 개의 방법들을 실제 데이터인 MovieLense[5] 데이터를 가지고 영화 추천을 해서 가장 개인화에 영향을 주는 요인을 발견하였다.
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