한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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사용자와 상품의 특성을 이용한 개인화 추천 시스템

Personalized Recommendation System Using User and Item Properties

  • 김윤혜 (성균관대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 오제환 (성균관대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이은석 (성균관대학교 컴퓨터공학과)
  • Yoon-Hye Kim (Dept of Computer Engineering, SungKyunKwan University) ;
  • Jehwan Oh (Dept of Computer Engineering, SungKyunKwan University) ;
  • Eunseok Lee (Dept of Computer Engineering, SungKyunKwan University)
  • 발행 : 2008.11.14
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초록

급속하게 확산된 비즈니스 웹 사이트로 인해 웹상에 상품의 정보가 기하급수적으로 증가하여 정보 과부하 문제가 발생하였다. 이를 극복하기 위해 내용 기반 추천 시스템, 협업 필터링 추천 시스템 등의 개인화 추천 시스템이 발전했으나 사용자의 성향과 아이템의 성향을 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 웹상에서 사용자의 행동을 관찰하여 상품의 구매경로와 판매의 상관관계에 따라 각 사용자의 성향과 그룹의 성향, 아이템의 성향을 측정한 뒤 벡터의 내적을 이용하여 사용자의 성향에 가장 적합한 상품의 유사도를 계산하고 추천하는 시스템을 제안한다.

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