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

  • 2018.05a
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  • Pages.41-43
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  • 2018
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Development of Personalized Recommendation System using Spark GraphX

Spark GraphX를 활용한 개인 추천 시스템 개발

  • Kim, Sungsook (Korea Air Pollution Synthesis Research Center) ;
  • Park, Kiejin (Dept. of Integrative Systems Engineering, College of Engineering, Ajou University) ;
  • Lu, Sun (Dept. of Industrial Engineering, Graduate School, Ajou University)
  • 김성숙 (한국종합공해시험연구소) ;
  • 박기진 (아주대학교 공과대학 융합시스템공학과) ;
  • Published : 2018.05.11
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Abstract

소설 데이터는 인터넷 상의 수 많은 개인과 개인의 상호 작용에 의하여 연결되어 있으며, 이러한 데이터를 분석하여, 분석 대상에 내재하고 있는 구조와 특성을 파악하는 일은 중요하다. 특히, 개인 추천을 위해서는 개별 데이터들의 관계 그래프를 활용하여 빠르고 정확하게 추천 값을 도출하는 것이 효율적이다. 하지만, 기존 추천 기법으로는 신규 사용자와 아이템이 끊임없이 등장하는 상황을 즉각적으로 반영하기가 어렵고, 또한 많은 결측값을 포함하는 sparse 한 데이터일 경우에는 추천 시스템의 연산 공간과 시간에 많은 제약이 있다. 이에 본 논문에서는 Spark GraphX 를 활용한 개인 추천 시스템을 설계 및 개발하였으며, 이를 통하여 사용자와 아이템간에 내재하는 복합 요인이 반영된 그래프 기반 추천을 실행하여, 개인 추천 결과의 우수성을 확인하였다.

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