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전자 상거래 산업에서 많이 사용되고 있는 개인화 추천은 많은 분야에서 효과를 입증하고 있다. 개인화 추천을 위해서는 개인 정보를 포함하여 아이템을 재 분류해야하는 추가 작업이 필요하다. 본 연구에서는 개인 정보를 사용하지 않고 아이템을 재분류 하지 않는 추천 기법에 대해 제안한다. 음악 추천 영역으로 제한하여 실험하였으며, 실제 청취 이력 데이터를 사용하였다. 실험 분석을 통해 적은 데이터로도 유의미한 추천을 이끌어 낼 가능성을 살피고, 상황별 추천을 위한 아이템 수 분석과 추가 기법을 제안한다.
목차
초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 알고리즘
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - Bogdanov, D. / 2010 / Content-based music recommendation based on user preference examples / Conference of The 4th ACM Conference on Recommender Systems
[학위논문] - Choe, H. J. / 2017 / Random Walk Music Recommendation Considering Users’ Listening Preference Behaviors / Master / SookMyung Women’s University
[학술대회논문] - Cooper, C. / 2014 / Random walks in recommender systems: Exact computation and simulations / Proceedings of the 23rd International Conference on World Wide Web
[학술지(정기간행물)] - Farrahi, K. / 2014 / Impact of Listening Behavior on Music Recommendation / The International Society of Music Information Retrieval
[학술대회논문] - Hu, Y. / 2008 / Collaborative filtering for implicit feedback datasets / Proceeding of the Eighth IEEE International Conference on Data Mining
[학위논문] - Choe, H. J. / 2017 / Random Walk Music Recommendation Considering Users’ Listening Preference Behaviors / Master / SookMyung Women’s University
[학술대회논문] - Cooper, C. / 2014 / Random walks in recommender systems: Exact computation and simulations / Proceedings of the 23rd International Conference on World Wide Web
[학술지(정기간행물)] - Farrahi, K. / 2014 / Impact of Listening Behavior on Music Recommendation / The International Society of Music Information Retrieval
[학술대회논문] - Hu, Y. / 2008 / Collaborative filtering for implicit feedback datasets / Proceeding of the Eighth IEEE International Conference on Data Mining
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