• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1467-1477
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• 2011

본 논문에서는 고객 맞춤 서비스의 선호도를 정확하게 예측하기 위하여 사용자 프로파일 분석, 사용자간 유사도 분석을 이용한 HPPS(Hybrid Preference Prediction System) 설계를 제안한다. 기존의 NBCFA(Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm)과 달리, 본 논문은 첫째, 선호도 예측식에서 이웃의 상품 평가가 없을 경우 상품에 대한 평균값을 이용하도록 하였고, 둘째, 선호도 예측식에서 사용자의 특성을 분석한 가중치를 반영하도록 하였고, 끝으로, 인접 이웃을 선정할 때 유사도, 상품 평가 여부, 평가 횟수를 반영하여 HPPS에 선호도의 정확도를 향상시켰다. 따라서 첫째와 둘째의 선호도 예측식을 이용하면 HPPS의 정확도는 기존의 NBCFA에 비해 97.24% 향상되었고, 인접이웃 선정방식에서도 HPPS 시스템의 정확도가 75% 향상되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.65-73
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• 2007

본 연구는 추천시스템에서 협력적 필터링 알고리즘인 이웃기반의 협력적 필터링 알고리즘과 대응평균 알고리즘의 선호도 예측 결과를 이용하여 예측결과의 순위 일치성과 실제 고객에 상품 추천인 Top-N 추천의 정확도에 대하여 연구하였다. 연구결과 대응평균 알고리즘에 의한 선호도 예측 정확도의 순위 일치성과 예측치를 이용한 Top-N 추천의 정확도가 기존의 이웃기반의 협력적 필터링 알고리즘의 결과보다 우수함을 알 수 있었다. 이는 협력적 필터링 추천시스템에서 대응평균 알고리즘을 이용한 선호도 예측 결과를 이용하여 고객에게 상품추천을 하는 것이 이웃기반의 협력적 필터링 알고리즘을 이용하는 것보다 더 효과적이며 추천시스템에 대한 고객의 만족을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권1호
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• pp.185-194
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• 2010

In recommender systems which are used widely at e-commerce, collaborative filtering needs the information of user-ratings and neighbor user-ratings. These are an important value for recommendation in recommender systems. We investigate the in-formation of rating in NBCFA (neighbor Based Collaborative Filtering Algorithm), we suggest new algorithm that improve prediction accuracy of recommender system. After we analyze relations between two variable and Error Value (EV), we suggest new algorithm and apply it to fitted line. This fitted line uses Least Squares Method (LSM) in Exploratory Data Analysis (EDA). To compute the prediction value of new algorithm, the fitted line is applied to experimental data with fitted function. In order to confirm prediction accuracy of new algorithm, we applied new algorithm to increased sparsity data and total data. As a result of study, the prediction accuracy of recommender system in the new algorithm was more improved than current algorithm.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.345-348
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• 2009

추천시스템에서 널리 사용되고 있는 협력적 여과기법은 이웃의 정보를 추천대상 고객에게 적용하여 추천에 사용한다. 이 방법을 이용한 추천은 인터넷 사용자에게 알맞은 정보를 제공하여 보다 편리하게 자신이 원하는 정보에 접근하도록 한다. 따라서 추천시스템의 성능향상에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 본 논문은 추천시스템의 기능에 대한 정확성을 향상시키기 위한 것이다. 본 논문에서는 먼저, 협력적 여과기법에서 사용되는 고객의 선호도 평가 값에 대한 평균값을 조사하고, 이웃들이 평가한 선호도 평가 값을 분석하였다. 그리고 협력적 여과기법에 두 개의 분석 값을 변수로 적용하여 추천시스템의 예측 정확도를 계산하였다. 본 논문이 제안한 방법과 기존의 알고리즘을 비교한 결과 추천시스템의 성능이 향상됨을 알 수 있다.