추천시스템의 성능 향상을 위한 단계적 협업 필터링의 설계 및 구현 - 박석두 (The Graduate School, Ajou University, 2007)
경쟁이 점점 치열해지는 시장경제에서 서비스 제공자들이 고객에게 맞춤 아이템이나 정보를 제공하는 것은 서비스 제공자들의 중요한 성공 요인이 되고 있다. 이런 개인화 서비스를 현실화하는 방법중의 하나가 바로 추천시스템이다. 추천시스템의 많은 기법 중에서 대표적인 것이 협업 필터링이다. 협업 필터링은 명시적인 속성만으로는 기술하기 어려운 동영상이나 음악 같은 아이템들에 대해서도 효과적인 추천 성능을 보이고 있다. 하지만 협업 필터링은 희박성과 확장성의 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 이러한 한계점들을 극복하고자 단계적 협업 필터링을 제안하였다. 제안된 방법을 검증하기 위해 단계적 협업 필터링을 적용한 영화 추천시스템 Step_CF를 설계 및 구현하였다 실험 결과, 본 연구에서 제안한 Step_CF의 추천 적중률이 전통적인 협업 필터링으로 구현된 Basic_CF의 적중률보다 최소 3.7% 포인트, 최대 7.2% 포인트 향상되었다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :경영정보학과,2007.2
Keywords: 협업필터링; 추천시스템