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초록

영어

Recommender Systems have gained much popularity among researchers and is applied in a number of applications. The exponential growth of users and products poses some key challenges for recommender systems. Recommender Systems mostly suffer from scalability and accuracy. The accuracy of Recommender system is somehow inversely proportional to its scalability. In this paper we proposed a Context Aware Hybrid Recommender System using matrix reduction for Hybrid model and clustering technique for predication of item features. In our approach we used user item-feature rating, User Demographic information and context information i.e. specific time and day to improve scalability and accuracy. Our Algorithm produce better results because we reduce the dimension of items features matrix by using different reduction techniques and use user demographic information, construct context aware hybrid user model, cluster the similar user offline, find the nearest neighbors, predict the item features and recommend the Top N- items.

한국어

최근 디지털 컨텐츠와 컨텐츠 사용자의 기하 급수적인 증가와 함께 recommender 시스템이 주목을 받으며 많은 응용 프로그램에 적용되고 있는 가운데, recommender 시스템의 확장성과 대체적으로 이와 반비례하는 정확성이 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 recommender 시스템 모델 중 하이브리드 모델의 매트릭스를 제거하고 아이템의 특성을 정하기 위해 클러스터링 기술을 사용한 Scalable Hybrid Recommender System을 제안한다. 제안된 모델은 recommender 시스템의 확장성과 정확성을 향상시키기 위해서 아이템에 대한 사용자의 평가 정보, demographic 정보와 구체적인 시간 정보를 사용한다. Reduction 기술 사용을 통해 Item-feature 매트릭스의 사이즈를 축소하고, 사용자 demographic 정보를 사용하여 temporal aware hybrid user model을 만든 후, 비슷한 정보를 가진 사용자간 클러스터링을 통해, 가장 유사한 정보를 가진 사용자들을 추출하여, 사용자간 정보를 비교함으로써 사용자가 원하는 아이템의 특성을 예상하고 사용자에게 N개의 아이템을 추천함으로써, 기존의 recommender 시스템보다 더욱 향상된 결과를 도출해 낼 수 있는 알고리즘을 제시하였다.

목차

요약
 Abstract
 I. INTRODUCTION
 II. MATRIX REDUCTION TECHNIQUES
  1. Relative Feature Rating
  2. Singular Value Decomposition
 III. Scalable hybrid recommender system with temporal information
 IV. Temporal aware hybrid User model
 V. Clustering of Simmilar users
 VI. Neighbors selection and item features predication and item selection
  1. Items Feature Predications and Item Selection Based on Similar Users
 VII. Simulation and Results
 VIII. CONCLUSION AND FUTURE WORK
 참고문헌

키워드

저자

• Farman Ullah
• Ghulam Sarwar
• 김재우 [ Jae-Woo Kim | 준회원, 한국항공대학교 통신공학과 ]
• 문경덕 [ Kyeong-Deok Moon | 준회원, 한국전자통신연구원 그린컴퓨팅연구부 ]
• 김진태 [ Jin-Tae Kim | 준회원, 한국전자통신연구원 그린컴퓨팅연구부 ]
• 이성창 [ Sung-Chang Lee | 정회원, 한국항공대학교 항공전자 및 정보통신공학부 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380