저자 | 정연오, 이성우, 이지형 |
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학회명 | 한국 지능시스템학회 추계 학술대회 |
학회명 (약자) | KIIS 2012 |
페이지 | 147-148 |
학회시작일 | 2012-11-09 |
학회종료일 | 2012-11-10 |
전문가의 지식을 기반으로 한 추천시스템에 대한 다양한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 지금까지의 전문가 기반 추천
시스템이 공통된 전문가 그룹의 지식을 바탕으로 모두에게 아이템을 추천하였다면, 본 논문에서는 개인의 필요와 전문가에
대한 관점을 반영한 개인화된 전문가 그룹의 지식을 기반으로 한 추천 시스템을 제안한다. 개인화된 전문가 그룹을 찾는
과정이 제안하는 추천 시스템에서 가장 중요한 부분이다. 이를 위해 개인화된 전문가를 효율적으로 찾아내는 지지 벡터 머
신(SVM) 기반 기법을 제안한다. 추천 시스템에서 널리 사용되는 k 근접이웃 알고리즘과의 비교를 통하여서 개인화된 전
문가를 기반으로 한 협업 필터링 추천 시스템의 효용성을 입증한다.
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