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추천 시스템을 위한 유전 알고리즘 적용 연구
A Study on Application of Genetic Algorithms for Recommendation Systems
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- 발행기관
- 국제차세대융합기술학회 바로가기
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- 간행물
- 차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제8권 6호 (2024.06)바로가기
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- 페이지
- pp.1388-1397
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A451453
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원문정보
초록
- 영어
- This study is about use corpus and genetic algorithms for a recommendation system. In detail, when recommending related words or sentences in a recommendation system, propose a method of recommend words or sentences include more possibilities compared to existing recommendation methods. The word recommendation method is performed in three steps. The first step is the extraction of associate words through collaborative filtering. In the second step, new association words are additionally extracted from the associate words extracted in the first step. In this process, use corpus, part-of-speech tagging, and named entity recognition for extract various associate words. In step 3, a candidate set of final recommended words is constructed from the words and sentences newly extracted in step 2, and a genetic algorithm is applied to this candidate set to extract optimal related words. As a result of prototype implementation and experimentation with the proposed content, it was confirmed that the number of recommended related words increased compared to the existing method. In addition, the results of the user satisfaction survey confirmed differences from the existing method.
- 한국어
- 본 연구는 추천 시스템을 위해 코퍼스와 유전 알고리즘을 적용하는 방법에 관한 연구이다. 세부적으로 추천 시스템 등에서 연관 단어나 문장 추천 시 기존의 추천 방법에 비해 보다 많은 가능성을 포함한 연관 단어나 혹은 문장을 추천하는 방법을 제안한다. 단어 추천 방식은 3단계로 수행된다. 1단계는 협업필터링을 통한 연관 단어 추출 단계이다. 2단계는 1단계에서 추출된 연관 단어를 대상으로 새로운 연관 단어를 추가적으로 추출한다. 이 과정에서 다양한 연관 단어를 추출하기 위해 코퍼스, 품사 태깅 및 개체명 인식 기능을 활용한다. 3단계에서는 2단계에서 새 롭게 추출된 단어 및 문장을 대상으로 최종 추천 단어의 후보 집합을 구성되고 이 후보 집합에 유전 알고리즘을 적 용해 최적의 연관 단어를 추출한다. 제안 내용에 대한 프로토타입 구현 및 실험 결과 기존 방법에 비해 추천 연관 단어의 개수가 증가됨을 확인했다. 또한 사용자 만족도 조사 결과 기존의 방법과 유의한 차이를 확인했다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
2.1 추천 시스템
2.2 협업 필터링
Ⅲ. 코퍼스 기반 유전 알고리즘 적용 연구
3.1 연구 방법
3.2 품사 태깅과 NER 적용 방안
3.3 유전 알고리즘 적용 방법
Ⅳ. 결론 및 제언
REFERENCES
키워드
추천 시스템 코퍼스 유전 알고리즘 웹 비즈니스 품사 태깅 개체명 인식 Recommendation system Corpus Genetic algorithm Web business Part-Of- Speech tagging Named Entity Recognition저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
- 설립연도
- 2017
- 분야
- 복합학>기술정책
- 소개
- Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.
간행물
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- 간행물명
- 차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2508-8270
- 수록기간
- 2017~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 506 DDC 606
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