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

  • 2019.10a
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  • Pages.56-59
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  • 2019
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Steam Video Game Recommendation System using Collaborative Filtering and Personal propensity in R system

R 시스템에서 협업필터링과 개인화 요인을 사용한 스팀 비디오 게임 추천 시스템

  • Song, Min-Hyuk (Dept. of Computer Software Engineering, SoonChunHyang University) ;
  • Shin, Hae-Ran (Dept. of Computer Software Engineering, SoonChunHyang University) ;
  • Park, Doo-Soon (Dept. of Computer Software Engineering, SoonChunHyang University)
  • 송민혁 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 신해란 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 박두순 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과)
  • Published : 2019.10.30
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Abstract

하루 평균 동시 접속자가 1,000만 명이 넘을 정도로 많은 사람이 사용하는 플랫폼은 드물다. 이러한 플랫폼 중에 스팀은 독보적인 존재이다. 스팀 내에는 수많은 게임이 있다. 그 수많은 게임 중 각 사용자에게 맞는 게임을 찾아내는 것은 매우 어렵다. 그래서 각 개인한테 맞는 게임을 추천해주는 것이 필요하다. 본 논문에서는 각 개인에 맞는 게임을 추천해주기 위하여 현재까지 가장 좋은 방법으로 알려진 협업 필터링 방법과 장르, 사용한 시간, 사용자 수를 고려하여 추천한다.

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