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초록

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협업필터링(CF) 추천은 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 그러나 협업필터링 추천은 기업의 거래 데이터에 따라 추천성과에 차이가 있다. 기존 연구는 이러한 추천성과의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있다. 이에 본 연구는 사회네트워크를 기반으로 이러한 기존 연구의 미비점을 보완하고자 한다. 본연구의 목적을 달성하기 위해 거래데이터를 기반으로 형성되는 고객 간 사회네트워크의 측정지표와 실제 협업필터링 추천성과 사이의 관계를 검증하였다. 국내 H백화점의 거래데이터를 활용하여 분석한 결과 추천성과와 사회네트워크의 밀도, 군집화계수, 포괄성, 차수집중도, 효율성 사이에 뚜렷한 상관관계를 파악하였다. 본 연구는 협업필터링 추천성과를 이해할 수 있는 새로운 관점을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 향후 기업들의 협업필터링 추천도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

목차

초록
 1. 서론
 2. 관련 연구
  2-1. 협업필터링 추천
  2-2. 사회네트워크 분석
 3. 사회네트워크 구조적 측정지표와 가설
  3-1. 포괄성, 밀도
  3-2. 집중도
  3-3. 군집화계수
  3-4. Krackhardt 효율성
 4. 연구방법
  4-1. 표본
  4-2. 샘플링
  4-3. 변수의 측정
 5. 분석결과
 6. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 김인환 [ 국민대학교 대학원 e-비즈니스학과 ]
• 최병구 [ 국민대학교 경영대학 경영정보학부 ]
• 조윤호 [ 국민대학교 경영대학 경영정보학부 ]

참고문헌

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• 간행물명

  한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]

• 간기

  반년간

• 수록기간

  1990~2025

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658