Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2017.10a
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- Pages.151-153
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- 2017
A Comparative Study on Collaborative Filtering Algorithm
협업 필터링 알고리즘에 관한 비교연구
- Li, Jiapei (Wonkwang University) ;
- Li, Xiaomeng (Wonkwang University) ;
- Lee, HyunChang (Wonkwang University) ;
- Shin, SeongYoon (Kunsan National University)
- Published : 2017.10.25
Abstract
In recommendation system, collaborative filtering is the most important algorithm. Collaborative filtering is a method of making automatic predictions about the interests of a user by collecting preferences or taste information from many users. In this paper five algorithms were used. Metrics such as Recall-Precision, FPR-TPR,RMSE, MSE, MAE were calculated. From the result of the experiment, the user-based collaborative filtering was the best approach to recommend movies to users.
추천시스템 증 가장 대표적인 협업 필터링은 여러 아이템에 대한 사용자 평가 데이터를 이용하여 공통적 패턴을 찾고 특정 사용자이 대한 성호 아이템을 에상하여 추천하는 기법이다. 분 논문에서는 모두 5가지 알고리즘을 사용하였다. Recall-Precision, FPR-TPR, RMSE, MSE, MAE등 지표를 측정하였다. 실험 결과를 보면 MovieLens 데이터를 이용해 사용자에 기반 협업 필터링 알고리즘을 적용해 영화를 추천하는 것이 좋은 효과를 얻고 있다.