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

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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온라인 행동정보를 이용한 협업 필터링

BICF : Collaborative Filtering Based on Online Behavior Information

  • 곽지윤 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
  • 김가영 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
  • 홍다영 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
  • 김현희 (동덕여자대학교 정보통계학과)
  • Kwak, Jee-yoon (Department of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
  • Kim, Ga-yeong (Department of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
  • Hong, Da-young (Department of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
  • Kim, Hyon Hee (Department of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University)
  • 발행 : 2020.05.29
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초록

현재 전자상거래에서 사용되는 협업 필터링은 고객이 입력한 평점 정보를 이용하여 추천 시스템을 구축한다. 하지만 기존의 평점 정보는 고객이 직접 입력해야 하므로 데이터 희소생의 문제가 있고 허위정보를 가려내지 못한다는 문제점 또한 존재한다. 본 논문에서는 기존 평점 정보 기반의 협업 필터링 추천 시스템의 문제점을 해결하기 위해, 온라인 고객 행동 정보를 활용한 협업 필터링 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 Collaborative Filtering based on Online Behavior Information (BICF) 알고리즘이 기존의 평점 기반 협업 필터링 방식보다 우수한 성능을 보임을 보여주었다.

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