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목표고객의 연령속성을 이용한 협력적 필터링 추천 시스템의 정확도 향상

Accuracy improvement of a collaborative filtering recommender system using attribute of age

  • 투고 : 2011.03.15
  • 심사 : 2011.06.07
  • 발행 : 2011.06.30

초록

In this paper, the author devised new decision recommendation ordering method of items attributed by age to improve accuracy of recommender system. In conventional recommendation system, recommendation order is decided by high order of preference prediction. However, in this paper, recommendation accuracy is improved by decision recommendation order method that reflect age attribute of target customer and neighborhood in preference prediction. By applying decision recommendation order method to recommender system, recommendation accuracy is improved more than conventional ordering method of recommendation.

키워드

참고문헌

  1. 이석환, 박승헌, "군집의 효율향상을 위한 휴리스틱 알고리즘", 대한안전경영과학회, 제11권 제3호, 2009, 157-166
  2. 이석환, 박승헌, "협력적 필터링 추천 시스템의 정확도 향상", 대한안전경영과학회, 제12권 제1호, 2010, 127-136
  3. 이재식, 박석두, "장르별 협업필터링을 이용한 영화 추천 시스템의 성능 향상", 한국지능정보시스템학회, 제13권 제4호, 2007, 65-78
  4. 정경용, 이정현, "개인화 추천 시스템의 예측 정확도 향상을 위한 사용자 유사도 가중치에 대한 비교 평가", 전자공학회, 제42권 제6호, 2005, 63-73
  5. 한경수, 조동주, 정경용, "개인화 추천 시스템에서 속성 정보를 이용한 연관 사용자 군집 방법", 한국정보과학회, 제33권 제2(B)호, 2006, 169-173
  6. Ahn, H. J. "A new similarity measure for collaborative filtering to alleviate the new user cold-starting problem", Information Sciences, 178, 2008, 37-51 https://doi.org/10.1016/j.ins.2007.07.024
  7. Badrul Sarwar, George Karypis, Joseph Konstan, and John Riedl, "Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms", Association for Computing Machinery, 2001, 285-295
  8. MovieLens dataset, URL : http://movielens.umn.edu, 1996