Earticle

초록

영어

Book recommender system, which suggests book to users according to their book taste and preference effectively improves users’ book-reading experience and exposes them to variety of books. Insufficient dataset of book rating records by users degrades the quality of recommendation. In this study, we suggest a book recommendation system that makes use of user’s book ratings collaboratively with user’s movie ratings where more abundant datasets are available. Through comprehensive experiment, we prove that our methods improve the recommendation quality and effectively recommends more diverse kind of books. In addition, this will be the first attempt for book recommendation system to utilize movie rating data, which is from the media-platform other than books.

한국어

도서 취향을 고려하여 도서를 추천해주는 도서 추천 시스템은 사용자의 독서 경험과 독서에 대한 인식 개선에 효과적이다. 축적된 사용자 평점 기록이 상대적으로 적은 도서의 경우 추천 정확도에 한계가 나타난다. 본 연구에서 는 상대적으로 풍부한 사용자 평점 데이터를 가진 영화 평점 정보를 이용하여 사용자에게 맞춤형 도서를 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 도서 추천의 정확도를 높이고 보다 다양한 종류의 추천을 수행하는데 효과적임을 보였다. 영화 평점 데이터를 활용한 도서추천 시스템은 도서 분야 외 타 미디어 플랫폼의 데이터를 도서 추천에 활용하는 의미 있는 시도가 될 것으로 예상한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 도서추천 시스템
1. 관련 연구
2. 데이터 개요
3. 도서 평점을 통한 사용자 기반 협업 필터링 추천
Ⅲ. 영화 취향을 반영한 도서 추천
1. 영화 평점을 적용한 도서 추천 시스템
2. 추천 시스템 성능 및 평가
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 김성섭 [ Seongseop Kim | 준회원, 한동대학교 ICT 창업학부 학사과정 ] 제1저자
• 한선우 [ Sunwoo Han | 준회원, 한동대학교 ICT 창업학부 학사과정 ] 참여자자
• 목하은 [ Ha-Eun Mok | 준회원, 한동대학교 ICT 창업학부 학사과정 ] 교신저자
• 최혜봉 [ Hyebong Choi | 정회원, 한동대학교 ICT 창업학부 조교수 ] 참여저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700