Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2009.04a
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- Pages.39-42
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- 2009
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
User Adaptive Recommendation Model Based on User Clustering using Proxies
대리자를 이용한 군집화 기반 사용자 적응적 추천 모델
- Ryu, Sanghyun (Dept. of Electrical and Computer Engineering, SungKyunKwan University) ;
- Song, Changhwan (Dept. of Electrical and Computer Engineering, SungKyunKwan University) ;
- Jang, Hyunsu (Dept. of Electrical and Computer Engineering, SungKyunKwan University) ;
- Eom, Young Ik (Dept. of Electrical and Computer Engineering, SungKyunKwan University)
- 류상현 (성균관 대학교 전자전기컴퓨터공학과) ;
- 송창환 (성균관 대학교 전자전기컴퓨터공학과) ;
- 장현수 (성균관 대학교 전자전기컴퓨터공학과) ;
- 엄영익 (성균관 대학교 전자전기컴퓨터공학과)
- Published : 2009.04.23
Abstract
사용자 적응형 추천 시스템의 목적은 사용자의 선호도와 행동 정보 등을 분석, 분류하여 그를 바탕으로 각 사용자가 필요로 하거나 선호 할 만한 서비스를 사용자에게 추천하여 사용자 편리성을 높이는 것이다. 그러나 기존의 추천 시스템은 새로운 사용자의 등장이나 새로운 서비스의 등장 시 분석에 많은 시간을 필요로 하거나, 과특성화와 희귀성이라는 특성으로 인한 추천 서비스 단순화 등의 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 새로운 사용자 등장 시 결정 트리를 이용한 분류로 분석시간을 줄이고, 새로운 아이템의 등장 시 분석시간의 감소와 다양한 사용자 중심적인 추천을 위해 대리자를 이용한 사용자 군집화와 추천을 수행하는 새로운 모델을 제시한다. 또한 제안된 모델을 분석하여 위의 문제점들이 어떻게 해결되는지 설명한다.
Keywords