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Extrapolative Collaborative Filtering 실험 : 컨텐트 서비스간 협력 환경 적용

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2021 한국경영정보학회 춘계통합학술대회 (2021.06)바로가기
  • 페이지
    pp.568-571
  • 저자
    배성원, 조은별, 정백, 황보유정, 이경전
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A395443

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원문정보

초록

한국어
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

키워드

Extrapolative Collaborative Filtering; Recommendation System; Multi-Site; Single-Site

저자

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

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2025
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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