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효과적인 추천 시스템을 위한 협업적 태그 기반의 여과 기법 I Write

Cheol Yeon, Ae-ttie Ji, Heung-Nam Kim, Geun-Sik Jo, "효과적인 추천 시스템을 위한 협업적 태그 기반의 여과 기법", 지능 정보 연구, 한국지능정보시스템학회, 제 14권 제 2호, pp. 157-177, June. 2008

+ title : 효과적인 추천 시스템을 위한 협업적 태그 기반의 여과 기법
+ author : 연철, 지애띠, 김흥남, 조근식 (Cheol Yeon, Ae-ttie Ji, Heung-Nam Kim, Geun-Sik Jo)
+ journal : 지능 정보 연구 (domestic)

abstract.
최 근 웹 2.0의 영향으로 태깅을 지원하는 인터넷 서비스들이 많아졌다. 태깅의 원래 목적은 컨텐츠를 분류하고 재검색을 용이하게 하는 것이지만, 컨텐츠에 태깅되어 있는 태그들을 분석하여 컨텐츠의 특성을 파악할 수 있다. 본 논문에서는 내용 파악이 힘든 컨텐츠들이 증가함에 따라 이러한 컨텐츠들의 효과적인 추천을 위해, 여러 사용자들에 의해 협업적으로 태깅된 정보를 이용한 여과 기법을 제시한다.
제 안하는 방법은 사용자가 태깅한 정보들을 바탕으로 사용자의 관심을 파악하는 부분과 파악된 관심에 맞는 컨텐츠를 선별하는 부분으로 나뉘어 진다. 사용자의 관심을 파악하는 부분은 사용자가 태깅한 정보들을 협업적 여과를 이용하고, 컨텐츠 선별은 확률적인 방법인 나이브 베이지안 분류자를 이용한다. 이를 통해 협업적 여과 방법의 문제점인 희박성 문제(sparsity problem)와 초기 사용자 문제(cold-start user probleam) 대해 기존의 방법들과 비교하여 그 효과를 보인다.



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