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초록

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본 연구에서는 "알라딘 서재"의 사용자 평점 데이터를 활용하여 특이값 분해 기반 협업 필터링 알고 리즘을 적용한 도서 추천 시스템을 개발한다. 콘텐츠 기반 필터링의 한계를 극복하기 위해 협업 기반 필터링을 선택하고, 희소성과 콜드 스타트 문제를 해결하기 위해 잠재요인 협업 필터링을 도입하였다. 확률적 경사 하강법과 하이퍼파라미터 튜닝을 적용하여 최적의 추천 모델을 구축하였으며, 실험 결과 평균 제곱근 오차(RMSE) 평가에서 높은 정확도를 보였다. 연구 결과는 개인화된 도서 추천의 효율성 을 증대시키는 데 기여하며, 향후 설명 가능한 추천 시스템의 개발 가능성을 제시한다.

목차

요약
1. 서론
2. 추천 알고리즘
3. 도서 추천 시스템
4. 결론
참고문헌

저자

• 홍유진 [ Eugene Hong | 명지대학교 데이터테크놀로지학과 ]

참고문헌