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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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§ ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
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      협업필터링을 활용한 대학 교양과목 추천 시스템

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      국문 초록 (Abstract)

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      영어
      학생들이 교양과목을 신청함에 있어서 과목의 수가 많고 다양하여 본인이 필요하거나 선호하는 수업을 찾는 것에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 현재까지 수집된 학생들의 수강 이력 데이터를 활용하여, 과거에 주로 사용했던 단순한 통계 기반의 추천시스템이 아닌 인공지능 기반의 추천시스템을 구축하고자 한다.
      현재까지 수집된 학생들의 수강 이력 데이터를 활용하여 유사도를 측정할 수 있는 모델을 구축하고 구축된 모델에 재학생의 데이터를 삽입하여, 학습된 모델을 거쳐 점수화한다. 점수화하는 과정에서 재학생의 학과, 학년, 수강이력 등의 정형데이터가 사용된다. 이 데이터를 바탕으로 유사도를 측정하여 해당 학생에게 가장 근접한 이웃을 찾는다. 찾은 이웃을 바탕으로 교양과목에 대한 정보와 학생들의 강의평가에 기반하여 해당 과목을 추천한다.
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      학생들이 교양과목을 신청함에 있어서 과목의 수가 많고 다양하여 본인이 필요하거나 선호하는 수업을 찾는 것에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 현재까지 수집된 학생...

      학생들이 교양과목을 신청함에 있어서 과목의 수가 많고 다양하여 본인이 필요하거나 선호하는 수업을 찾는 것에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 현재까지 수집된 학생들의 수강 이력 데이터를 활용하여, 과거에 주로 사용했던 단순한 통계 기반의 추천시스템이 아닌 인공지능 기반의 추천시스템을 구축하고자 한다.
      현재까지 수집된 학생들의 수강 이력 데이터를 활용하여 유사도를 측정할 수 있는 모델을 구축하고 구축된 모델에 재학생의 데이터를 삽입하여, 학습된 모델을 거쳐 점수화한다. 점수화하는 과정에서 재학생의 학과, 학년, 수강이력 등의 정형데이터가 사용된다. 이 데이터를 바탕으로 유사도를 측정하여 해당 학생에게 가장 근접한 이웃을 찾는다. 찾은 이웃을 바탕으로 교양과목에 대한 정보와 학생들의 강의평가에 기반하여 해당 과목을 추천한다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 1. 서론
      • 2. 연구 데이터 및 선행 연구
      • 3. 제안방법론
      • 4. 실험 결과
      • 5. 결론
      • 1. 서론
      • 2. 연구 데이터 및 선행 연구
      • 3. 제안방법론
      • 4. 실험 결과
      • 5. 결론
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