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김청송(Chungsong Kim),이진승(Jinseung Lee),강재우(Jaewoo Kang) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.1C
추천시스템 중 가장 대표적인 협동적 필터링(Collaborative filtering, CF)은 여러 아이템에 대한 사용자 평가 데이터를 이용하여 공통적 패턴을 찾고 특정 사용자의 선호 아이템을 예상하여 추천하는 기법이다. 이웃 기반의 협동적 필터링은 사용자 기반 협동적 필터링(User-based collaborative filtering)과 아이템 기반 협동적 필터링(Item-based collaborative filtering)으로 나눌 수 있다. 이런 기법들은 오늘 날과 같이 고도화된 정보화 사회에서 효과적으로 축적된 정보를 분석하여 현명한 의사 결정을 하도록 도와준다. 그러나 데이터의 희소성(sparse), 고 차원의 데이터(high dimensional data)등의 여러 속성으로 인하여 유용한 정보를 추출 하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 보다 유용한 정보를 찾아내는 향상된 아이템 기반의 협동적 방법을 제안하고 실험을 통하여 기존의 방법보다 우수함을 증명하였다.