협업적 여과 시스템의 성능 향상을 위한 장르 패턴 기반 사용자 클러스터링

Title
협업적 여과 시스템의 성능 향상을 위한 장르 패턴 기반 사용자 클러스터링
Authors
최자현
Keywords
협업적여과시스템의성능향상을위한장르패턴기반사용자클러스터링
Issue Date
2012
Publisher
인하대학교
Abstract
요 약 협업적 여과는 추천 시스템을 구축하는데 가장 널리 보급된 정보 여과 기법으로 사용자 각 개인의 관심에 적합한 정보 및 아이템을 추천함으로써 사용자들의 의사 결정에 도움을 준다. 협업적 여과는 사용자에 대한 클러스터링을 구축한 후, 구축된 클러스터를 기반으로 사용자에게 아이템을 추천한다. 그러나 사용자 클러스터링 구축에 많은 시간이 소요되고, 사용자가 평가한 아이템이 피드백 되었을 경우 재구축이 쉽지 않다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서의 사용자 클러스터링의 재구축 시간을 단축하고, 추천 정확도를 향상시키기 위해 빈발 패턴 네트워크를 이용한다. 빈발 패턴 네트워크를 통해 사용자가 선호하는 장르 패턴을 추출하고, 추출된 패턴을 기반으로 사용자 클러스터링을 구축한다. 구축된 사용자 클러스터링을 협업적 여과에 적용하여 사용자에게 영화를 추천한다. 사용자 정보가 피드백 될 때, 전통적 협업적 여과는 사용자 클러스터링을 재구축하기 위해 모든 이웃 사용자를 재탐색하여 클러스터링 한다. 하지만 빈발 패턴 네트워크를 이용한 장르 패턴 기반의 사용자 클러스터링을 적용한 협업적 여과는 사용자 클러스터링을 재구축시 사용자 탐색 공간을 국한시킴으로써 탐색 시간을 줄일 수 있다. 제안하는 장르 패턴 기반의 사용자 클러스터링을 통해 사용자 정보가 피드백 된 후 사용자 클러스터를 재구축시 소요되는 시간을 줄일 수 있다, 또한 사용자가 선호하는 장르를 이용한 사용자 클러스터를 통해 사용자에게 영화를 추천함으로써 전통적인 협업적 여과 시스템보다 향상된 성능의 추천이 가능하게 되었다. 그리고 빈발 패턴 네트워크를 이용하여 사용자 정보가 피드백 되어졌을 때 시간이 흐름에 따른 사용자가 선호하는 장르를 기반으로 영화를 추천해 줄 수 있다.
Description
[목 차] 요 약 ⅰ ABSTRACT ⅲ 목 차 ⅴ 제 1 장 서 론 1 제 2 장 관련연구 3 2.1 영화의 장르 속성을 이용한 추천시스템 3 2.2 연관 규칙 마이닝을 이용한 추천 시스템 6 제 3 장 협업적 여과의 성능 향상을 위한 장르 패턴 기반 사용자 클러스터링 8 3.1 장르 패턴 기반의 사용자 클러스터링 9 3.2 장르 패턴 기반의 사용자 클러스터링을 적용한 협업적 여과 14 3.3 협업적 여과의 성능 측정 16 3.3.1 예측 평가 지표 17 3.3.2 추천 평가 지표 18 제 4 장 실험 및 결과 19 4.1 실험환경 및 데이터 집합 19 4.2 실험 결과 및 평가 20 제 5 장 결론 및 향후 연구 23 참 고 문 헌 25
URI
http://dspace.inha.ac.kr/handle/10505/23572
Appears in Collections:
College of Engineering(공과대학) > Computer Engineering (컴퓨터공학) > Theses(컴퓨터정보공학 석박사 학위논문)
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