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본 논문은 Extrapolative Collaborative Filtering 방법론의 유용성을 컨텐트 추천 분야에서 확인하고자 한다. 컨텐트 서비스들은 개별적으로 운영되고, 그들간의 정보 공유가 이루어지지 않아, 타 서비스를 이용할 경우 다른 서비스에서의 자신의 성향이 반영되지 않는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 컨텐트 사이트를 이용하는 사용자의 편의를 위해 타 사이트간의 최소한의 협력이 있는 환경에서, 상호적 추천을 하는 Extrapolative Collaborative Filtering (ECF) 방법론이 유용한지를 검증하였다. 이를 위해 공개된 4개의 컨텐트 사이트 데이터셋을 확보하여 실험하였다. 그 결과, 적절한 협력을 하는 경우가 독자적으로 하는 것보다 추천의 성과가 향상될 수 있음을 확인하였다.

목차

Abstract
Introduction
Related Study
Recommendation System
Methods
ECF 추천 방법론
Experiment
Experiment Data
Experiment Results
Conclusion
Acknowledgments
References

저자

• 배성원 [ 경희대학교 빅데이터응용학과 ]
• 조은별 [ 경희대학교 빅데이터응용학과 ]
• 정백 [ 경희대학교 빅데이터응용학과 ]
• 황보유정 [ 경희대학교 이과대학 ]
• 이경전 [ 경희대학교 경영대학 & 빅데이터응용학과 ]

참고문헌