Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2014.04a
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  • Pages.642-644
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  • 2014
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Movie Recommender Systems using Personal Disposition in Hadoop

하둡에서 개인 성향을 이용한 영화 추천시스템

  • Kim, Sun-Ho (Dept. of Computer Software Engineering, Soonchunhyang University) ;
  • Kim, Se-Jun (Dept. of Computer Software Engineering, Soonchunhyang University) ;
  • Mo, Ha-Young (Dept. of Computer Software Engineering, Soonchunhyang University) ;
  • Kim, Chae-Reen (Dept. of Computer Software Engineering, Soonchunhyang University) ;
  • Park, Gyu-Tae (Dept. of Computer Software Engineering, Soonchunhyang University) ;
  • Park, Doo-Soon (Dept. of Computer Software Engineering, Soonchunhyang University)
  • 김선호 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 김세준 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 모하영 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 김채린 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 박규태 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 박두순 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과)
  • Published : 2014.04.22
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Abstract

정보의 폭발적인 증가로 인해 사용자들은 오히려 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 힘들어졌다. 따라서 이 문제를 해결하기 위한 다양한 방식의 새로운 서비스들이 제공되고 있다. 추천 시스템 중에서 영화를 추천해주는 방법에는 사용되는 알고리즘에는 협업필터링 방법이 가장 성공한 알고리즘으로 사용되고 있다. 협업 필터링 방법은 사용자가 자발적으로 입력한 선호도 평가치를 바탕으로 추천 하고자 하는 사용자와 취향이 비슷하다고 판단되는 사람들 즉, 최근접 이웃을 구하고 최근접 이웃의 선호도 평가치를 바탕으로 사용자에게 영화를 추천을 해주는 기법이다. 그러나 협업 필터링에는 몇 가지 대표적인 문제점이 있으며 희박성 및 확장성, 투명성이 있다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서의 협업필터링의 희박성 문제를 보완하고자 개개인의 성향을 반영하여 효율이 좋은 추천 방법을 제안하고 하둡에서 성능평가를 하였다.

Keywords