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http://dx.doi.org/10.3745/KIPSTD.2008.15-D.3.421

A Contents Recommendation Scheme Based on Collaborative Filtering Using Consumer's Affection and Consumption Type  

Choi, In-Bok (단국대학교 대학원 정보컴퓨터과학과)
Park, Tae-Keun (단국대학교 컴퓨터학부 멀티미디어공학)
Lee, Jae-Dong (단국대학교 정보컴퓨터과학과)
Publication Information
The KIPS Transactions:PartD / v.15D, no.3, 2008 , pp. 421-428 More about this Journal
Abstract
Collaborative filtering is a popular technique used for the recommendation system, but its performance, especially the accuracy of recommendation, depends on how to define the reference group. This paper proposes a new contents recommendation scheme based on collaborative filtering technique whose reference groups are created by consumer's affection and consumption type in order to improve the accuracy of recommendation. In this paper, joy, sadness, anger, happiness, and relax are considered as the consumer's affection. And, low-utility / low-pleasure, low-utility / high-pleasure, high-utility / low-pleasure, and high-utility / high-pleasure are considered as the consumer's shopping types. Experimental results show that the proposed scheme improves the accuracy of recommendation compared to the recommendation scheme considering neither consumer's affection nor consumption type.
Keywords
Contents Recommendation; Affection; Consumption Type; Collaborative Filtering;
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