추천 시스템에서 온톨로지를 이용한 퍼지 척도 기반의 협업 필터링 기법Fuzzy measure based-collaborative filtering using ontology in personalized recommender system

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dc.contributor.advisor정진완-
dc.contributor.advisorChung, Chin-Wan-
dc.contributor.author심지현-
dc.contributor.authorShim, Ji-hyun-
dc.date.accessioned2011-12-13T06:07:39Z-
dc.date.available2011-12-13T06:07:39Z-
dc.date.issued2008-
dc.identifier.urihttp://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=302015&flag=dissertation-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/34834-
dc.description학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학전공, 2008. 8., [ v, 61 p. ]-
dc.description.abstract협업 필터링(Collaborative Filtering, CF)은 사용자들의 관심 표현을 바탕으로 유사한 패턴을 갖는 사용자나 아이템을 식별해 내는 기법이다. 그러나 대부분의 사용자들이 수많은 아이템들 중 상대적으로 매우 적은 일부분의 아이템에 대해서만 관심 정도를 표시하기 때문에 이러한 패턴을 찾기 어려워 지는 ‘data sparsity’ 문제가 발생한다. 본 논문에서는 log-based 프로파일에 기반하여 이러한 문제를 해결할 수 있는 협업 필터링 기법을 제안한다. 온톨로지와 메타데이터 모델을 통해 아이템 간의 유사도를 구해서 비슷한 사용자를 찾을 때 동일한 아이템을 가지지 않거나 적게 가지는 두 사용자들도 비슷한 아이템을 가지면 유사도를 가지도록 한다. 이 때, 아이템 유사도를 두 사용자간의 유사도 계산에 정확하게 적용하기 위해 두 집합의 원소들로 만들 수 있는 각 순서쌍들의 유사도를 고려하는 기존의 pair-wise set similarity 방식의 정확도에 대한 문제점을 퍼지 척도를 적용함으로써 해결한다. 또한 사용자 간 유사도 외에도 아이템들의 인기도나 상관 관계를 관심도 예측에 고려함으로써 추천의 정확도를 좀 더 높인다. 끝으로, 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법이 실제로 기존 협업 필터링보다 성능을 향상시켰음을 보인다.kor
dc.languagekor-
dc.publisher한국과학기술원-
dc.subjectRecommender system-
dc.subjectCollaborative filtering-
dc.subjectOntology-
dc.subjectFuzzy measure-
dc.subject추천 시스템-
dc.subject협업 필터링-
dc.subject온톨로지-
dc.subject퍼지 척도-
dc.subjectRecommender system-
dc.subjectCollaborative filtering-
dc.subjectOntology-
dc.subjectFuzzy measure-
dc.subject추천 시스템-
dc.subject협업 필터링-
dc.subject온톨로지-
dc.subject퍼지 척도-
dc.title추천 시스템에서 온톨로지를 이용한 퍼지 척도 기반의 협업 필터링 기법-
dc.title.alternativeFuzzy measure based-collaborative filtering using ontology in personalized recommender system-
dc.typeThesis(Master)-
dc.identifier.CNRN302015/325007 -
dc.description.department한국과학기술원 : 전산학전공, -
dc.identifier.uid020063290-
dc.contributor.localauthor정진완-
dc.contributor.localauthorChung, Chin-Wan-
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CS-Theses_Master(석사논문)
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