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Movie recommendation system using community detection based on label propagation
레이블 전파에 기반한 커뮤니티 탐지를 이용한 영화추천시스템 원문보기

한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회, 2019 May 10, 2019년, pp.273 - 276  

Xinchang, Khamphaphone (Dept. of Computer Science and Engineering, Soonchunhyang University) ,  Vilakone, Phonexay (Dept. of Computer Science and Engineering, Soonchunhyang University) ,  Lee, Han-Hyung (Dept. of Computer Software Engineering, Soonchunhyang University) ,  Song, Min-Hyuk (Dept. of Computer Software Engineering, Soonchunhyang University) ,  Park, Doo-Soon (Dept. of Computer Software Engineering, Soonchunhyang University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

There is a lot of information in our world, quick access to the most accurate information or finding the information we need is more difficult and complicated. The recommendation system has become important for users to quickly find the product according to user's preference. A social recommendation...

AI 본문요약
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문제 정의

  • In this section we will briefly review the main works in the context. The main focus in this paper was in collaborative filtering and community detection based on label propagation algorithm. Recommendation system (RS) is one type of intelligent system that is working by storing the history of the users' ratings or support information to help provide product recommendations to users which is often seen in online shopping, e-commerce, and the program of social network.
  • The purpose of this article is to obtain a method that is more proficient than ordinary recommendation methods. The proposed is used community detection based on label propagation and collaborative filtering.
  • However, there are weaknesses such as cold start problems. The purpose of this study is to solve the problem of sharing filter using community detection based on label propagation in the recommendation system. The result has shown the effectiveness of movie recommendation system using label propagation and collaborative filtering more accuracy than other approaches that are using social network analysis and CF and using k-NN and CF.
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