인터넷정보학회논문지 (Journal of Internet Computing and Services)
- 제8권2호
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- Pages.105-115
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- 2007
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- 1598-0170(pISSN)
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- 2287-1136(eISSN)
실시간 추천을 위한 분할셋 기반 Up-to-Moment 선호모델 탐색
Mining the Up-to-Moment Preference Model based on Partitioned Datasets for Real Time Recommendation
초록
최근 들어 유비퀴터스 컴퓨팅에 대한 많은 연구들이 활발히 시작되고 있는데, 특히 모바일을 활용한 실시간 추천 모델에 대한 요구는 점차 커지고 있다. 본 연구에서는 기존 대용량 데이터베이스에서 실시간 추천을 위하여 Up-To-Moment 연관규칙 탐색 알고리즘이 있는데, 보다 더 정교하게 과거의 거래 세부정보까지 고려할 수 있도록 UP-To-Moment 데이터 셋의 과거 데이터 셋 부분을 (k-1)개로 분할-조합규칙을 적용하는 연관규칙 선호모델을 제안하였다. 제안된 모델은 전자상점 뿐만 아니라 유비퀴터스 컴퓨팅에 적용 가능한 레스토랑 음식 추천 데이터에 대하여, 전통적인 Up-To-Moment 연관규칙 탐색모델
The up-to-moment dataset is built by combining the past dataset and the recent dataset. The proposal is to compute association rules in real time. This study proposed the model,
키워드