서비스 개인화를 위한 사용자 프로파일 생성 과정에서의 특이 데이터 제외 기법

• 영문명: A Method for Excluding the Abnormal Data in User Profile Extraction for Service Personalization
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 이건수(Keonsoo Lee) 노승민(Seungmin Rho)
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2012추계학술대회, 512~514쪽, 전체 3쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2012.11.30

국문 초록

사용자 프로파일은 개인화 서비스를 생성하기 위한 중요한 기본 요소중에 하나이다. 올바른 프로파일 추출을 위해서는 학습용 데이터에서 의미있는 데이터와 그렇지 않은 데이터를 오류없이 구별해 낼 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 군집화 기법을 통해 프로파일을 추출하는 과정에서득이 데이터를 효율적으로 제외시키는 방법을 제안한다. 이 방법은 군집화 과정안에서 각 군집의 대표 값과의 유사도 비교를 통해 군집의 외각에 존재하거나 검증된 속성과의 모순 관계를 가지고 있는 데이터를 제외시킴으로써， 군집의 대표치와 그 군집의 구성요소들 사이의 연관성을 집중시켜 이를 통해， 도출된 프로파일의 적합성을 높여준다.

목차

요약

1. 서론

2. 본론

3. 결론

[참고문헌]