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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 여민영(Minyoung Yeo) (검색결과 1 건)
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      • 개인화 추천시스템의 사용자 선호도를 반영한 데이터 통합 방법

        여민영(Minyoung Yeo),이승주(Seungjoo Lee),안석호(Seokho Ahn),이의종(Euijong Lee),서영덕(Young-Duk Seo) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11

        최근 소비형태의 변화와 인터넷의 발전으로 기업에서는 추천시스템의 필요성이 커지고 있다. 정확한 추천시스템을 제공하기 위해선 알맞은 데이터셋이 필요하기 때문에, 본 논문에서는 명시적 데이터와 암묵적 데이터를 통합하여 적절한 평가 척도를 갖춘 데이터셋을 새롭게 제안한다. 이를 기반으로 모델기반 협업필터링을 통해 각 모델에서의 성능평가를 실시해본 결과 기존 명시적 데이터셋 대비 전반적으로 개선된 것을 확인하였다. With the recent changes in consumption patterns and the development of the Internet, the need for a recommendation system is increasing. As appropriate data sets are required to provide an accurate recommendation system, we proposed a dataset with an appropriate evaluation scale by integrating explicit data and implicit data. Based on this, as a result of performance evaluation in each model through model-based filtering, it was confirmed that integrated dataset was improved overall compared to the existing explicit dataset.

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