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협업필터링 추천시스템에서 개인별 선호도의 표준화에 따른 예측성능의 영향
이희춘,김선옥,이석준 한국경영정보학회 2007 한국경영정보학회 학술대회논문집 Vol.2007 No.-
본 연구는 추천시스템에서 협업필터링 알고리즘을 이용하여 특정 상품에 대한 고객의 선호도를 예측함에 있어 고객이 상품에 대해 평가한 선호도 평가치를 고객별로 표준화시켜 예측하여 기존의 예측 정확도를 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 일반적으로 상품에 대한 고객의 선호도를 평가하기 위하여 절대적 기준의 수치적 척도가 제공되지만 개인에 따라서는 상품에 대한 선호 정도가 절대적 척도에 다르게 반영되어 개인별 선호도에 차이가 발생할 수 있다. 이러한 개인적 특성이 동일한 척도의 평가치로 예측되면 예측 결과의 오차를 크게 할 가능성이 있다. 또한 개인이 평가한 선호도 평가치의 편차가 협업필터링 알고리즘을 통한 선호도 예측 정확도와 밀접한 관계를 가지고 있음을 알 수 있었으며 이러한 문제를 해결하기 위하여 개별 고객이 평가한 선호도 평가치를 표준화시켜 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측을 실시하였다. 분석결과 표준화된 선호도 평가치를 이용한 예측 결과가 비표준화 선호도 평가치를 이용한 예측 결과보다 예측력이 우수함을 알 수 있었으며 결과에 대한 통계적 분석을 통하여 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법과 비 표준화 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법을 혼합할 경우 선호도 예측 정확도를 더 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
협력적 필터링 추천기법에서 이웃 수를 이용한 선호도 예측 정확도 향상
이희춘,Lee, Hee-Choon 한국데이터정보과학회 2009 한국데이터정보과학회지 Vol.20 No.3
본 연구는 협력적 필터링 기법을 이용한 선호도 예측 과정에서 이웃의 수와 선호도 예측 정확도와의 관계를 분석하였다. 선호도 예측 과정에 선정된 이웃의 수를 4분위수로 4집단으로 구분하여 구분한 집단 간 선호도 예측 정확도에 차이가 나타남을 알 수 있었으며 각 집단의 예측 오차들의 평균들을 이용하여 선형의 보정함수를 제안하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 추천시스템에서 이웃 수를 이용한 보정함수를 이용하면 예측 정확도를 높일 수 있다. The researcher analyzes the relationship between the number of neighbors and the prediction accuracy in the preference prediction process using collaborative filtering system. The number of neighbors who are involved in the preference prediction process are divided into four groups. Each group shows a little difference in the preference prediction. By using prediction error averages in each group, linear functions are suggested. Through the result of this study, the accuracy of preference prediction can be raised when using linear functions by using the number of neighbors in the suggested system.
이희춘,임창희,나형용 ( H . C . Lee,C . H . Lim,H . Y . Ra ) 한국주조공학회 1987 한국주조공학회지 Vol.7 No.3
In this study the principles of melting phenomena of compacted vermicular graphite cast iron are discussed by considering the effects of the variation of phosphorus content and heating rate on the quenched microstructure of the specimens. In compacted vermicular graphite cast iron containing little phosphorus, the melting phenomena are found initially at the outer region of austenite shell and subsequently progressed with the diffusion of carbon through the austenite shell without regard to heating rate. But as the phosphorus content was increased over than 0.12wt.%, the melting phenomena initiated at the boundary of eutectic shell and progressed along the contact area between the melt and graphite tips at higher heating rate. At lower heating rate, the melt of steadite dissolved at the lower temperature than that of eutectic was moved toward the graphite through the austenite grain-boundary and promoted melting of graphite and matrix.
추천시스템에서 분류함수에 의한 선호도 예측 평가에 관한 연구
이희춘,박영서,정영준 한국자료분석학회 2008 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.10 No.3
This paper studies on the effect of pre-evaluation for the prediction accuracy using the rating patterns of each user in recommender system. This pre-evaluation process precedes the prediction steps through the collaborative filtering prediction algorithm. The classification function precursory suggested is defined by some conditions that are classifying the users who are expected to take low prediction accuracy. The difference of prediction accuracy from classified and non-classified groups are tested by statistical approach. In this study we propose another classification functions for classifying users who have the high prediction accuracy defined under some conditions from each user's rating pattern. for classifying users who have the high prediction accuracy and compare the classified results from each classification function. From the analysis of each function, we take statistically significant classification effects. There are close relationship between each user's rating pattern about items and prediction accuracy. it will expect that these functions will be the base on the improvement of prediction algorithm before applying prediction algorithm using each user's rating pattern. 본 연구는 협력적 필터링 알고리즘을 이용한 추천시스템에서 고객의 선호도 예측을 위한 알고리즘 적용 이전에 고객 선호도 평가치의 패턴을 이용하여 예측 정확도에 대한 사전평가 효과에 대하여 연구하였다. 기존 연구에서는 선호도 예측 정확도가 낮을 것으로 예상되는 고객들을 분류하기 위한 조건을 정의하고 정의된 조건을 이용한 분류함수를 제시하였으며 통계적 검정을 통하여 분류고객들의 선호도 예측 정확도의 차이를 살펴보았다. 본 연구에서는 기존 연구에서 제시된 분류함수와 더불어 선호도 예측 정확도가 우수할 것으로 예상되는 고객을 분류하기 위하여 고객 선호도 평가치의 패턴을 이용한 조건을 정의하고 정의된 조건을 이용한 분류함수의 효과를 검정하였다. 연구결과를 통하여 고객이 상품에 대해 평가한 선호도 평가치의 패턴은 선호도 예측 정확도와 밀접한 관련이 있음을 알 수 있으며 선호도 예측 알고리즘 적용 이전에 고객의 선호도 평가 패턴을 이용하여 알고리즘을 보정할 수 있는 기초를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.