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김완섭(Wan-Seop Kim),윤찬식(Chan-Sik Yune),이수원(Soowan Lee) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.1B
협력적 추천 알고리즘의 성능향상을 위한 많은 연구들이 진행되고 연구 결과로 다양한 협력적 추천 기법들이 제안되고 있다. 이러한 연구에서는 EachMovie, MovieLens등의 선호도(Rating) 값을 기반으로 하는 데이터를 대상으로 추천의 효율을 높이고자 하고 있다. 그러나 실세계에서 우리가 얻을 수 있는 원 거래 데이터(Raw Transaction Data)는 선호도 값을 갖고 있지 않다. 따라서 실세계의 구매 데이터에 효과적인 추천을 하기 위해서는 기존의 선호도 기반 알고리즘이 아닌 구매 정보만을 기반으로 하는 변경된 협력적 추천 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 연관규칙 탐사 기법에서 사용하는 확신도(confidence)를 유사도식에 사용하고 이를 기반으로 선호도를 예측하는 구매 기반의 협력적 추천 알고리즘을 제안한다.