추천 시스템의 예측 정확도 향상을 위한 하이브리드 협업 필터링

• 발행기관: 한국산업경영학회
• 저자명: 손창환 김기수 문석환
• 간행물 정보: 『한국산업경영학회 발표논문집』2006년도 동계 학술대회 발표논문집, 561~587쪽, 전체 27쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2006.02.28

국문 초록

  추천 시스템은 고객의 취향과 관심을 토대로 적합한 상품을 추천 해 줌으로써 상품 검색 노력을 줄여 주고, 고객 충성도 제고에도 많은 도움을 주고 있다. 현재 추천 시스템에서 가장 많이 사용되어지고 있는 기법은 협업 필터링(Collaborative Filtering)이며, 현업에서도 유용한 기법으로 인정을 받고 있다. 하지만 특정 고객과 전혀 선호도가 비슷하지 않은 사용자들의 평가를 기반으로 한다면 상품들간의 유사도가 정확하지 않고 아울러 추천 시스템의 예측능력과 추천 능력이 떨어진다는 문제점이 있다.   본 연구에서는 이러한 문제점을 극복할 수 있는 방법으로써 사용자기반 협업 필터링과 아이템기반 협업 필터링을 결합한 하이브리드 협업 필터링 기법을 제안한다. 그리고 제안한 하이브리드협업 필터링 기법의 성능을 기존의 협업 필터링 기법과의 비교 실험을 통하여 평가하였다.   비교 실험결과 본 논문에서 제안한 하이브리드 협업 필터링 기법이 다른 기법보다 우수함을 확인 할 수 있었으며, 한 가지 기법을 이용하는 것보다 적합한 기법과의 결합은 추천 시스템의 예측력을 향상 시킬 수 있는 방법으로 인식되어졌다.

목차

〈요약〉
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 하이브리드 필터링 형성
Ⅳ. 하이브리드 필터링 알고리즘 구현 원리
Ⅴ. 하이브리드 필터링 평가
Ⅵ. 결론
참고문헌

키워드

하이브리드 협업필터링 사용자 기반 협업필터링 아이템 기반 협업필터링